关于fastapi的协程与多线程设置

最新推荐文章于 2025-02-13 09:11:20 发布

id老猫

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分类专栏： python 文章标签： fastapi

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/laomao9112/article/details/128938305

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python 专栏收录该内容

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当FastAPI配置为使用多线程时，async接口只会由主线程处理，而同步接口才会利用额外的线程。若所有接口皆为async，FastAPI将仅使用一个线程，可能影响性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

当fastapi通过web服务器开启多线程时，如果请求的接口使用async则只会由主线程处理，如果请求接口为同步接口，则会使用多线程中的其他线程

所以如果所有接口都使用了async，则fastapi就只会使用一个线程及主线程来处理请求，这样的性能其实并不高。

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专栏目录

FastAPI的介绍，特性，及几个常用案例

数据知道的博客

12-30

5万+

一. 介绍 FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 web 框架，使用 Python 3.6+ 并基于标准的 Python 类型提示。官方中文文档：https://fastapi.tiangolo.com/zh/ 官方文档： https://fastapi.tiangolo.com 源码： https://github.com/tiangolo/fastapi FastAPI依赖于下面这两大重要的成果： web部分参考：Starlette 数据部分参考：Pydantic fa

FastApi做高效转发服务

liguandong

08-12

308

但是将client封装到服务侧就有问题了，我希望实现这样一个高效转发的功能，外部的请求到了client，立即转发到服务侧，来一个转发一个，同时不用等待服务侧的返回结果，当服务侧返回之后，client再通过Fastapi返回，其实我在Fastapi侧可以通过启多个进程来转发，不过进程有可能需要等待服务侧的返回结果在进行下一侧转发是很低效的。相反，异步编程允许程序在等待某个任务完成的同时，继续执行其他任务，从而提高程序的效率和响应速度。

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FastAPI多线程

qq_41081716的博客

11-28

479

【代码】FastAPI多线程。

FastAPI教程——并发async/await

a_blade_of_grass的博客

06-30

2636

本文参考FastAPI教程。

FastAPI 高并发与性能优化

最新发布

switch616的博客

02-13

1902

尤其是在 Web 开发中，高并发常常意味着需要处理大量的用户请求和数据交互，因此，必须确保系统的可伸缩性和高效性。是提升 Web 服务响应速度的关键技术，尤其在高并发场景下，异步 I/O 能显著减少阻塞，提高吞吐量。FastAPI 默认情况下每个请求都在一个独立的线程中处理，但如果你在应用中使用了全局状态或者资源，可能会遇到并发访问的竞争问题。比如，FastAPI 可以与 Redis、Memcached 等缓存工具结合，缓存热点数据，减少数据库的访问频率，提升响应速度。，将耗时的操作移到后台处理。

python fastAPI 多线程使用

m0_37684144的博客

11-20

4215

python fastAPI 多线程使用

深入解析FastAPI多线程：加速代码执行效率

NHB456789的博客

03-16

3898

本文介绍了 FastAPI 框架中多线程的使用方法。通过合理地应用多线程，我们可以提高应用的并发性能，让用户获得更好的体验。同时，我们还讨论了多线程可能遇到的问题，并给出了一些建议来避免这些问题。这些资料，对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程，希望也能帮助到你！

fastapi 多线程非阻塞启动

cliffordl的专栏

05-10

2317

参考： https://www.cnblogs.com/selfcs/p/17240902.html。

快速提升代码性能：FastAPI多线程的利用

LiamHong_的博客

08-30

2436

本文介绍了 FastAPI 框架中多线程的使用方法。通过合理地应用多线程，我们可以提高应用的并发性能，让用户获得更好的体验。同时，我们还讨论了多线程可能遇到的问题，并给出了一些建议来避免这些问题。

【FastAPI】1.FastAPI简介

weixin_41270232的博客

02-12

560

使用async 和 await 创建协程，用于支持异步代码。使用异步编程是FastAPI具备高性能的一个重大原因。

100行Python代码实现FastAPI Websocket 聊天室（纯协程方案）

ruzhila的博客

09-18

1278

通过这个项目，我们学会了如何使用Python的asyncio + FastAPI+ Websocket实现一个简单的聊天室，学会处理Websocket请求，了解协程的使用FastAPI是最常用的Python Web框架之一，它的性能非常好，支持异步编程，可以用于高并发的场景asyncio 是python最核心的异步协程库，可以用于处理IO密集型的任务, 通过async/await关键字，可以实现异步编程, 提高程序的性能也简化了异步任务之间的同步操作。

FastAPI Web框架教程第12章异步async-await

此博客内容主要是小可日常工作中的一些问题解决的记录整理而成

04-01

3704

从本教程开篇，我们就说FastAPI这个web框架是异步框架，那它到底是如何体现异步的呢？想要学习使如何使用FastAPI的异步功能，那就必须要先了解什么是异步，什么是asyncio、async/await【基础补充】关于异步编程、协程实行的异步编程的基础知识【重要结论】本质上，。

DELPHI的API实现多线程〖源代码〗

05-01

多线程是很重要的一种编程技巧和性能提升的方法，因此我们都应该好好学习掌握，作为一名初学者的我，最近在研究Delphi多线程，前些天尝试使用TTThread类实现了多线程，现在我用API也实现了Delphi多线程，自认为不错。

fastapi制作http接口，多线程

weixin_51230328的博客

05-23

336

worker开启后有用，直接运行就行，接口:“http://ip地址:1998/smart_companion”

fastAPI、多线程、通过http上传文件

weixin_47276979的博客

09-28

528

【代码】fastAPI、多线程、通过http上传文件。

FastAPI学习—协程—day01

s_daqing的博客

08-26

1113

import time import asyncio # python用来实现异步的 # 使用async关键字可以将一个函数定义成协成，python3.7定义成的关键字 # 协程在使用的时候，必须要在前面加上await关键字 # await关键字，只有在async函数中才能使用 # 如果想运行协程，那么必须要放到asyncio事件循环中运行 # 协程默认情况下是按照从上往下的方式运行的，wait的时候会进行等待 # 想要实现并发操作，那么需要将协程变成任务的方式执行 async def func(wo

python系列【仅供参考】：python fastapi进程线程并用

weixin_54626591的博客

01-13

159

python fastapi进程线程并用

FastAPI 的进阶应用与扩展技术：异步编程与协程、websocket、celery

switch616的博客

12-17

1548

WebSocket 的特点是：客户端和服务器通过一个持久的连接进行双向通信。一旦连接建立，客户端和服务器可以随时向对方发送数据，而不需要重新建立连接。传统的 HTTP 请求/响应模式无法实现这种双向、持久的通信。Celery 是一个强大的分布式任务队列，它可以将耗时的任务异步执行，避免阻塞主线程。Celery 支持多种消息队列后端，如 RabbitMQ 和 Redis。通过 Celery，开发者可以将任务放入队列，后台工作进程将异步处理这些任务。

python fast多线程异步调用

01-16

### 实现多线程异步调用在 Python 的 FastAPI 中实现多线程和异步调用可以通过多种方式完成。FastAPI 是基于 Starlette 和 Pydantic 构建的现代 Web 框架，支持异步操作。 #### 使用 `concurrent.futures` 库为了利用多线程处理同步阻塞 I/O 或 CPU 密集型任务，在 FastAPI 路由处理器中可以引入 `ThreadPoolExecutor` 来执行这些耗时的任务而不阻塞主线程： ```python from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks import concurrent.futures import time app = FastAPI() def long_running_task(task_id: int): """模拟长时间运行的任务""" print(f"Task {task_id} started.") time.sleep(5) # 假设这是个耗时的操作 print(f"Task {task_id} finished.") @app.get("/run-task/{task_id}") async def run_background_task(task_id: int, background_tasks: BackgroundTasks): executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8) future = executor.submit(long_running_task, task_id) return {"message": f"Started Task {task_id}"} ``` 此方法允许后台线程池中的工作线程并行地执行多个实例化对象的方法[^1]。 #### 利用内置的异步特性对于真正的非阻塞 IO 操作，则应该充分利用 Python 自身提供的协程机制以及 FastAPI 对其的支持来编写更高效的代码: ```python from fastapi import FastAPI import asyncio app = FastAPI() async def async_long_running_task(): await asyncio.sleep(5) # 非阻塞等待 print("Async task completed") @app.post("/start-async-task/") async def start_async_task(): loop = asyncio.get_event_loop() task = loop.create_task(async_long_running_task()) response_data = {'status': 'success', 'info': 'Task initiated'} return response_data ``` 上述例子展示了如何创建一个新的异步任务并在不阻碍 HTTP 请求响应的情况下启动它。这种方式非常适合用于网络请求或其他形式的 I/O-bound 工作负载[^2]。 #### 结合第三方库如 Celery 进行分布式任务调度当应用程序规模扩大到一定程度之后，可能还需要考虑更加复杂的场景比如跨服务器分布式的任务队列管理工具——Celery 就是一个不错的选择。它可以很好地集成进 FastAPI 并提供强大的消息传递功能以便于构建大规模应用系统[^3]。