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python異步的ASGI與Fast Api實現

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Asgi是異步通信服務規范。客戶端發起服務呼叫,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。可能打一開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。總結你可以將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。

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