python異步的ASGI與Fast Api的實現方法

這篇文章主要介紹“python異步的ASGI與Fast Api的實現方法”，在日常操作中，相信很多人在python異步的ASGI與Fast Api的實現方法問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”python異步的ASGI與Fast Api的實現方法”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

目錄

• ASGI框架
  

• ASGI服務器
  

• FastAPI
  

• 總結
  

Asgi是異步通信服務規范?？蛻舳税l起服務呼叫，但不等待結果。調用方立即繼續其工作，并不關心結果。如果調用方對結果感興趣，有一些機制可以讓其隨時被回調方法返回結果。

ASGI嘗試保持在一個簡單的應用接口的前提下，提供允許數據能夠在任意的時候、被任意應用進程發送和接受的抽象。并且同樣描述了一個新的，兼容HTTP請求響應以及WebSocket數據幀的序列格式。允許這些協議能通過網絡或本地socket進行傳輸，以及讓不同的協議被分配到不同的進程中。

#Asgi example  
 async def application(scope, receive, send):  
  event = await receive()  
      ...   
    await send({"type": "websocket.send", ...})

ASGI框架

您可以使用 Uvicorn，Daphne 或 Hypercorn 運行任何 ASGI 框架

對于小型服務，您也可以直接編寫 ASGI 應用程序。例如之前編寫的異步框架。

Python 中有以下幾個支持 ASGI 的異步框架

Starlette
Starlette 是一個輕量級的 ASGI 框架/工具包。它是構建高性能異步服務的理想選擇，并且支持 HTTP 和 WebSockets。

Django Channels
ASGI 規范最初是設計就是用于 Django Channels 的。
Channels 與其他ASGI框架略有不同，它在線程框架后端上提供了異步前端。
同時 Django Channels 支持 WebSocket，后臺任務和長期運行的連接，而應用程序代碼仍在標準線程上下文中運行

Quart
Quart 是一個類似于 Flask 的 ASGI Web 框架。Quart 不僅與 Flask 相似，而且與 Flask API 兼容！
該框架的作者希望保留了Flask 的風格，只是向其中添加異步、WebSocket 和 HTTP 2支持。
因此，你可以從 Flask 文檔中學習 Quart 的用法，只需要記住 Quart 中的函數是異步的就行。

一個簡單的 Quart 服務：

from quart import Quart
app = Quart(name)
@app.route('/')
async def hello():
return 'hello'app.run()

和 Flask 是不是很像，只是多了一個異步 async
由于 Quart 是從 Flask 中演進過來的，因此 Flask 的所有功能均可用：路由，中間件，會話，模板，藍圖等

ASGI服務器

Uvicorn 是一個快速的 ASGI 服務器，Uvicorn 是基于 uvloop 和 httptools 構建的，是 Python 異步生態中重要的一員。
Uvicorn 當前支持 HTTP / 1.1 和 WebSockets，將來計劃支持HTTP / 2。
版本要求 Python 3.5 以上，Uvicorn 的安裝，

pip install uvicorn

示例如下：

async def app(scope, receive, send):
    assert scope['type'] == 'http'
    await send({
        'type': 'http.response.start',
        'status': 200,
        'headers': [
            [b'content-type', b'text/plain'],
        ]
    })
    await send({
        'type': 'http.response.body',
        'body': b'Hello, world!',
    })

運行命令如下，

uvicorn demo:app
服務啟動之后，我們通過瀏覽器就能方位該服務，默認端口 8000

Daphne
Daphne 服務器是最早為 Django Channels 提供支持的 ASGI 服務器
Daphne 它在生產中廣泛運行，并支持HTTP / 1.1，HTTP / 2和 WebSockets。

安裝和運行的命令如下：

pip install daphne  daphne app:App和 uvicorn 命令類似，app 是文件名稱，APP 是應用程序

Hypercorn
Hypercorn 最初是框架 Quart 的一部分，然后被分離為獨立的 ASGI 服務器
同樣的，Hypercorn 支持 HTTP/1.1, HTTP/2, 以及 WebSockets.
安裝和運行的命令如下：
pip install hypercorn hypercorn app:App

FastAPI

FastAPI 是一個基于 Starlette 和 Pydantic 的 API 框架，其靈感來自以前的 APISta 服務器版本
使用 Python 3.6+ 類型聲明編寫 API 函數參數，并獲得自動數據轉換，數據驗證。
FastApi 最主要的特點是快，非常高的性能，向 NodeJS 和 Go 看齊，現有最快的Python框架之一
同時它可以自動生成交互式 API 文檔 UI，編寫 API 接口后，你就可以使用符合標準的 UI 如 SwaggerUI，ReDoc 等來使用 API。

其特點如下：

• 快速：擁有非常高的性能，歸功于 Starlette 和 Pydantic；Starlette 用于路由匹配，Pydantic 用于數據驗證

• 開發效率：功能開發效率提升 200% 到 300%

• 減少 bug：減少 40% 的因為開發者粗心導致的錯誤

• 智能：內部的類型注解非常完善，編輯器可處處自動補全

• 簡單：框架易于使用，文檔易于閱讀

• 簡短：使代碼重復最小化，通過不同的參數聲明實現豐富的功能

• 健壯：可以編寫出線上使用的代碼，并且會自動生成交互式文檔

• 標準化：兼容 API 相關開放標準

• 它使用了 Python 的類型注解
  

示例如下：

先安裝依賴的庫

pip install fastapi
pip install uvicorn

import uvicorn
from fastapi import FastAPI

# 類似于 app = Flask(__name__)
app = FastAPI()

# 綁定路由和視圖函數
@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hi juejin"}

# 在 Windows 中必須加上 if __name__ == "__main__"，否則會拋出 RuntimeError: This event loop is already running
if __name__ == '__main__':
    # 啟動服務，因為我們這個文件叫做 main.py，所以需要啟動 main.py 里面的 app
    # 第一個參數 "main:app" 就表示這個含義，然后是 host 和 port 表示監聽的 ip 和端口
    uvicorn.run(app='main:app', host="127.0.0.1", port=8000, reload=True, debug=True)

FastAPI 的幾大功能：類型檢查、自動 swagger UI、支持 asyncio、強大的依賴注入系統

總結

性能提升注: 以下針對生產環境的大型項目而言fastapi利用異步和輕量級的特點，大大提升了性能。但異步應用到實際中，并不是一件容易的事。fastapi的異步不算難寫，邏輯不復雜的話，閉著眼睛加幾個await很簡單。但如果涉及到復雜系統。一處異步，處處異步。到底要不要用可能就見仁見智了。輕量級同時也代表著和flask一樣，很多東西需要自己diy。而不是像django一樣一站式解決。所以fastapi可能逐漸接過flask的位置，但還是難以對django發起挑戰。最重要的一點還是，選了python作為后端?？赡艽蛞婚_始就不是對性能有多敏感。而是看中python的開發效率和生態。如果從兼顧開發效率+性能的角度出發，那么fastapi極大程度上會遇到來自go的強力競爭。只有再兼顧上python現有生態，fastapi才會有很大的優勢。我們可以假想一個現有python項目，遇到了性能瓶頸，但不想脫離python的環境，或者不想承受更換語言的成本。那么fastapi是個很好的未來。

API文檔、類型檢測以及依賴注入fastapi完全擁抱了typing類型系統，高度整合了openapi(swagger ui)，正如他的名字一樣fastapi，從api開發的角度來說，無論是性能還是開發效率，它都足夠“fast”。為api文檔提供了非常多的支持。無需任何配置，后端只要把endpoint寫出來，一份詳盡的api文檔就會自動生成。對于小型項目來說絕對是巨大優勢。類型檢測和依賴注入是api文檔的基石 ，它們重點在于圍繞框架的“感知力”。inspect抓endpoint的參數，明確的知道每個api接口需要什么，返回什么。這會讓你感覺這個框架真的很有靈性。對于這方面我個人絕對是贊不絕口的。

簡單與簡潔會用flask就會fastapi，fastapi的學習曲線十分平滑。從下至上有很多值得學習參透的。非常建議有空的同學過一遍starlette，uvicorn，fastapi的源碼。加起來也沒有django多。

相關生態和社區還未成熟python的異步發展略為緩慢，僅僅fastapi還不能撐起一片天。例如現在還沒有完全可靠的異步orm。不少東西還需要自己造輪子。在小項目上，這可能影響不是很大。直接寫代碼可能比配置插件來的快。但將很大程度上影響它被采用到線上生產環境?？偨Y你可以將fastapi看成新出爐的flask plus。如果你有采用flask的理由，那么你同樣有將來采用fastapi的理由。

到此，關于“python異步的ASGI與Fast Api的實現方法”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！