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用於高效能非同步 Web 開發(fā)的強(qiáng)大 Python 程式庫

Jan 21, 2025 am 12:16 AM

owerful Python Libraries for High-Performance Async Web Development

作為一位多產(chǎn)的作家,我鼓勵您在亞馬遜上探索我的書。 請記得在 Medium 上關(guān)注我以獲得持續(xù)支持。謝謝你!您的支持非常寶貴!

Python 的非同步功能徹底改變了 Web 開發(fā)。 我有機(jī)會與幾個充分利用這種潛力的強(qiáng)大庫合作。 讓我們深入研究對非同步 Web 開發(fā)產(chǎn)生重大影響的六個關(guān)鍵庫。

FastAPI 已迅速成為我用於建立高效能 API 的首選框架。它的速度、用戶友好性和自動 API 文件都非常出色。 FastAPI 使用 Python 類型提示增強(qiáng)了程式碼可讀性並實(shí)現(xiàn)自動請求驗(yàn)證和序列化。

這是一個簡單的 FastAPI 應(yīng)用程式範(fàn)例:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

此程式碼建立了一個具有兩個端點(diǎn)的基本 API。 item_id 參數(shù)的類型提示會自動驗(yàn)證其整數(shù)資料型態(tài)。

對於客戶端和伺服器端非同步 HTTP 操作,aiohttp 已被證明始終可靠。 它的多功能性從並發(fā) API 請求擴(kuò)展到建置完整的 Web 伺服器。

以下是如何使用 aiohttp 作為多個並發(fā)請求的客戶端:

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        for url, response in zip(urls, responses):
            print(f"{url}: {len(response)} bytes")

asyncio.run(main())

該腳本同時從多個 URL 檢索內(nèi)容,展示了非同步操作的效率。

Sanic 類似 Flask 的簡單性加上非同步效能給我留下了深刻的印象。 它是為熟悉 Flask 的開發(fā)人員設(shè)計的,同時仍充分利用非同步程式設(shè)計的潛力。

基本的 Sanic 應(yīng)用程式:

from sanic import Sanic
from sanic.response import json

app = Sanic("MyApp")

@app.route("/")
async def test(request):
    return json({"hello": "world"})

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8000)

這建立了一個簡單的 JSON API 端點(diǎn),突出了 Sanic 清晰的語法。

Tornado 是創(chuàng)建可擴(kuò)展、非阻塞 Web 應(yīng)用程式的可靠選擇。它的整合網(wǎng)路庫對於長輪詢和 WebSockets 特別有用。

這是一個 Tornado WebSocket 處理程序範(fàn)例:

import tornado.ioloop
import tornado.web
import tornado.websocket

class EchoWebSocket(tornado.websocket.WebSocketHandler):
    def open(self):
        print("WebSocket opened")

    def on_message(self, message):
        self.write_message(u"You said: " + message)

    def on_close(self):
        print("WebSocket closed")

if __name__ == "__main__":
    application = tornado.web.Application([
        (r"/websocket", EchoWebSocket),
    ])
    application.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

此程式碼設(shè)定一個 WebSocket 伺服器來鏡像接收到的訊息。

Quart 對於需要 Flask 應(yīng)用程式遷移到非同步操作而不需要完全重寫的專案來說是變革性的。它的 API 與 Flask 非常相似,確保了平穩(wěn)過渡。

一個簡單的誇脫應(yīng)用程式:

from quart import Quart, websocket

app = Quart(__name__)

@app.route('/')
async def hello():
    return 'Hello, World!'

@app.websocket('/ws')
async def ws():
    while True:
        data = await websocket.receive()
        await websocket.send(f"echo {data}")

if __name__ == '__main__':
    app.run()

這說明了標(biāo)準(zhǔn)和 WebSocket 路由,展示了 Quart 的多功能性。

Starlette 是我首選的輕量級 ASGI 框架基礎(chǔ)。 作為 FastAPI 的基礎(chǔ),它擅長建立高效能非同步 Web 服務(wù)。

基本的 Starlette 應(yīng)用程式:

from starlette.applications import Starlette
from starlette.responses import JSONResponse
from starlette.routing import Route

async def homepage(request):
    return JSONResponse({'hello': 'world'})

app = Starlette(debug=True, routes=[
    Route('/', homepage),
])

這設(shè)定了一個簡單的 JSON API,突出了 Starlette 的極簡設(shè)計。

使用這些非同步程式庫教會了我一些提高應(yīng)用程式效能和可靠性的最佳實(shí)踐。

對於長時間運(yùn)行的任務(wù),後臺任務(wù)或作業(yè)佇列對於防止阻塞主事件循環(huán)至關(guān)重要。 這是使用 FastAPI 的 BackgroundTasks 的範(fàn)例:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

這會非同步安排日誌寫入,從而允許立即 API 回應(yīng)。

對於資料庫操作來說,非同步資料庫驅(qū)動程式至關(guān)重要。 像 asyncpg (PostgreSQL) 和 motor (MongoDB) 這樣的函式庫是無價的。

與外部 API 互動時,具有正確錯誤處理和重試功能的非同步 HTTP 用戶端至關(guān)重要。

關(guān)於效能,F(xiàn)astAPI 和 Sanic 通常為簡單的 API 提供卓越的原始效能。 然而,框架的選擇通常取決於專案需求和團(tuán)隊熟悉程度。

FastAPI 擅長自動 API 文件和請求驗(yàn)證。 Aiohttp 提供對 HTTP 用戶端/伺服器行為的更好控制。 Sanic 提供類似 Flask 的簡單性和非同步功能。 Tornado 的整合網(wǎng)路庫非常適合 WebSocket 和長輪詢。 Quart 有助於將 Flask 應(yīng)用程式遷移到非同步操作。 Starlette 非常適合建立自訂框架或輕量級 ASGI 伺服器。

總之,這六個函式庫顯著增強(qiáng)了我用 Python 建立高效能、高效能非同步 Web 應(yīng)用程式的能力。 每個都具有獨(dú)特的優(yōu)勢,最佳選擇取決於專案的特定要求。 透過利用這些工具並遵循非同步最佳實(shí)踐,我創(chuàng)建了高度並發(fā)、響應(yīng)靈敏且可擴(kuò)展的 Web 應(yīng)用程式。


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