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Python 的異步功能徹底改變了 Web 開發(fā)。 我有機會與幾個充分利用這種潛力的強大庫合作。 讓我們深入研究對異步 Web 開發(fā)產(chǎn)生重大影響的六個關鍵庫。

FastAPI 已迅速成為我用于創(chuàng)建高性能 API 的首選框架。它的速度、用戶友好性和自動 API 文檔都非常出色。 FastAPI 使用 Python 類型提示增強了代碼可讀性并實現(xiàn)自動請求驗證和序列化。

這是一個簡單的 FastAPI 應用程序示例：

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}

此代碼建立了一個具有兩個端點的基本 API。 item_id 參數(shù)的類型提示會自動驗證其整數(shù)數(shù)據(jù)類型。

對于客戶端和服務器端異步 HTTP 操作，aiohttp 已被證明始終可靠。 它的多功能性從并發(fā) API 請求擴展到構(gòu)建完整的 Web 服務器。

以下是如何使用 aiohttp 作為多個并發(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，展示了異步操作的效率。

Sanic 類似 Flask 的簡單性加上異步性能給我留下了深刻的印象。 它是為熟悉 Flask 的開發(fā)人員設計的，同時仍然充分利用異步編程的潛力。

基本的 Sanic 應用程序：

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，突出了 Sanic 清晰的語法。

Tornado 是創(chuàng)建可擴展、非阻塞 Web 應用程序的可靠選擇。它的集成網(wǎng)絡庫對于長輪詢和 WebSockets 特別有用。

這是一個 Tornado WebSocket 處理程序示例：

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()

此代碼設置一個 WebSocket 服務器來鏡像接收到的消息。

Quart 對于需要 Flask 應用程序遷移到異步操作而不需要完全重寫的項目來說是變革性的。它的 API 與 Flask 非常相似，確保了平穩(wěn)過渡。

一個簡單的夸脫應用程序：

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()

這說明了標準和 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。 作為 FastAPI 的基礎，它擅長構(gòu)建高性能異步 Web 服務。

基本的 Starlette 應用程序：

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),
])

這設置了一個簡單的 JSON API，突出了 Starlette 的極簡設計。

使用這些異步庫教會了我一些提高應用程序性能和可靠性的最佳實踐。

對于長時間運行的任務，后臺任務或作業(yè)隊列對于防止阻塞主事件循環(huán)至關重要。 這是使用 FastAPI 的 BackgroundTasks 的示例：

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}

這會異步安排日志寫入，從而允許立即 API 響應。

對于數(shù)據(jù)庫操作來說，異步數(shù)據(jù)庫驅(qū)動程序至關重要。 像 asyncpg (PostgreSQL) 和 motor (MongoDB) 這樣的庫是無價的。

與外部 API 交互時，具有正確錯誤處理和重試功能的異步 HTTP 客戶端至關重要。

關于性能，F(xiàn)astAPI 和 Sanic 通常為簡單的 API 提供卓越的原始性能。 然而，框架的選擇通常取決于項目需求和團隊熟悉程度。

FastAPI 擅長自動 API 文檔和請求驗證。 Aiohttp 提供對 HTTP 客戶端/服務器行為的更好控制。 Sanic 提供類似 Flask 的簡單性和異步功能。 Tornado 的集成網(wǎng)絡庫非常適合 WebSocket 和長輪詢。 Quart 有助于將 Flask 應用程序遷移到異步操作。 Starlette 非常適合構(gòu)建自定義框架或輕量級 ASGI 服務器。

總之，這六個庫顯著增強了我用 Python 構(gòu)建高效、高性能異步 Web 應用程序的能力。 每個都具有獨特的優(yōu)勢，最佳選擇取決于項目的具體要求。 通過利用這些工具并遵循異步最佳實踐，我創(chuàng)建了高度并發(fā)、響應靈敏且可擴展的 Web 應用程序。

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