FastAPI异步

FastAPI 是一个现代的、快速（高性能）的 Web 框架，它基于标准的 Python 类型提示构建，用于快速构建 API。其主要特性之一是对异步编程的全面支持，使得处理并发操作变得简单和高效。

1. 异步编程基础

在深入了解 FastAPI 的异步特性之前，首先需要了解一些异步编程的基础知识：

async 和 await 关键字：Python 3.5 引入了 async 和 await 关键字，用于定义异步函数（coroutines）和暂停执行，直到异步操作完成。
asyncio 模块：Python 标准库中的 asyncio 模块提供了事件循环、任务和协程，用于编写并发代码。

2. FastAPI 中的异步视图函数

在 FastAPI 中，你可以使用标准的同步函数或异步函数（使用 async def）来处理请求。

2.1 同步视图函数

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/sync")
def read_sync():
    return {"message": "This is a synchronous endpoint"}

2.2 异步视图函数

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/async")
async def read_async():
    return {"message": "This is an asynchronous endpoint"}

3. 异步数据库操作

在处理涉及 I/O 操作的任务时，使用异步编程可以显著提高性能。以下是如何使用异步数据库库（如 databases）与 FastAPI 结合进行异步数据库操作。

3.1 安装依赖

pip install databases asyncpg

3.2 异步数据库操作

from fastapi import FastAPI
from databases import Database

DATABASE_URL = "postgresql://user:password@localhost/dbname"

database = Database(DATABASE_URL)

app = FastAPI()

@app.on_event("startup")
async def startup():
    await database.connect()

@app.on_event("shutdown")
async def shutdown():
    await database.disconnect()

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    query = "SELECT * FROM items WHERE id = :item_id"
    item = await database.fetch_one(query, values={"item_id": item_id})
    return {"item": item}

在这个例子中，应用启动时连接到数据库，并在关闭时断开连接。请求处理函数 read_item 是异步的，并使用 await 来等待数据库查询完成。

4. 异步 HTTP 请求

你可以使用 httpx 库在 FastAPI 中执行异步 HTTP 请求。

4.1 安装依赖

pip install httpx

4.2 异步 HTTP 请求

from fastapi import FastAPI
import httpx

app = FastAPI()

@app.get("/external-data")
async def get_external_data():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
        return response.json()

在这个例子中，get_external_data 视图函数使用 httpx.AsyncClient 进行异步 HTTP 请求，并返回响应数据。

5. 异步任务队列

对于需要在后台执行的长时间任务，可以使用 Celery 之类的任务队列。以下是如何使用 Celery 与 FastAPI 集成：

5.1 安装依赖

pip install celery redis

5.2 配置 Celery

创建一个 celery.py 文件：

from celery import Celery

celery_app = Celery(
    "worker",
    broker="redis://localhost:6379/0",
    backend="redis://localhost:6379/0"
)

@celery_app.task
def background_task(data):
    # 执行一些后台任务
    return {"message": "Task completed", "data": data}

5.3 使用 Celery 任务

在 FastAPI 应用中，异步调用 Celery 任务：

from fastapi import FastAPI
from .celery import background_task

app = FastAPI()

@app.post("/process-data/")
async def process_data(data: dict):
    task = background_task.delay(data)
    return {"message": "Task submitted", "task_id": task.id}

在这个例子中，process_data 视图函数提交了一个 Celery 后台任务，该任务将在后台执行。

6. 使用异步依赖

FastAPI 还支持异步依赖项，允许在依赖项中使用异步代码。

6.1 异步依赖

from fastapi import FastAPI, Depends

app = FastAPI()

async def common_parameters(q: str = None):
    return {"q": q}

@app.get("/items/")
async def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)):
    return commons

在这个例子中，common_parameters 是一个异步依赖项，read_items 视图函数依赖它并异步地获得参数。

7. 事件处理中的异步操作

在启动和关闭事件处理函数中也可以使用异步操作：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.on_event("startup")
async def startup_event():
    # 异步启动事件
    print("Starting up...")

@app.on_event("shutdown")
async def shutdown_event():
    # 异步关闭事件
    print("Shutting down...")

8. 总结

通过异步编程，FastAPI 提供了处理并发操作的强大工具，使得处理 I/O 密集型任务（如数据库查询、HTTP 请求等）更加高效。FastAPI 支持异步视图函数、异步数据库操作、异步 HTTP 请求、异步任务队列以及异步依赖项和事件处理。合理使用这些异步特性，可以显著提升应用的性能和响应速度。