如何让Python FastAPI异步/等待功能正常工作？

如何让Python FastAPI异步/等待功能正常工作？
在FastAPI中，异步功能主要体现在两个地方：请求处理和处理函数中的异步操作。

1. 异步请求处理：为了处理大量请求，可以使用FastAPI的异步请求处理功能。通过将路由函数定义为`async def`，然后在调用时使用`await`关键字来等待函数执行完成。例如：

```python
from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    # 假设这是一个异步操作，需要使用await等待结果
    result = await get_item_from_database(item_id)
    return result

async def get_item_from_database(item_id: int):
    # 异步操作，模拟从数据库中获取数据
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步等待
    return {"item_id": item_id, "name": f"Item {item_id}"}
```

2. 异步处理函数：在处理函数中执行异步操作，可以使用`asyncio`库的`run()`函数来运行整个FastAPI应用。例如：

```python
import asyncio
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int):
    return get_item_from_database(item_id)

async def get_item_from_database(item_id: int):
    # 异步操作，模拟从数据库中获取数据
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步等待
    return {"item_id": item_id, "name": f"Item {item_id}"}

async def main():
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
```

在测试用例中，可以使用`pytest`库来编写异步函数的测试。例如：

```python
import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int):
    return get_item_from_database(item_id)

async def get_item_from_database(item_id: int):
    # 异步操作，模拟从数据库中获取数据
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步等待
    return {"item_id": item_id, "name": f"Item {item_id}"}

client = TestClient(app)

@pytest.mark.asyncio
async def test_read_item():
    response = await client.get("/items/1")
    assert response.status_code == 200
```

在人工智能大模型方面，FastAPI可以作为后端服务来接收用户请求，然后通过异步调用大模型的服务来处理用户的查询。例如，我们可以创建一个AI聊天机器人服务，当用户输入问题时，将问题发送给大模型进行回答，然后返回模型的回复。例如：

```python
from fastapi import FastAPI, HTTPException
import asyncio

app = FastAPI()

async def query_model(query: str):
    # 模拟调用大模型服务
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步等待
    return f"The answer to '{query}' is 42."

@app.post("/chatbot")
def chatbot(query: str):
    try:
        response = query_model(query)
        return {"query": query, "response": response}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail="Failed to query model.")

async def main():
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
```

在测试用例中，可以使用`pytest`库来编写AI聊天机器人的测试。例如：

```python
import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

app = FastAPI()

async def query_model(query: str):
    # 模拟调用大模型服务
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步等待
    return f"The answer to '{query}' is 42."

@app.post("/chatbot")
def chatbot(query: str):
    try:
        response = query_model(query)
        return {"query": query, "response": response}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail="Failed to query model.")

client = TestClient(app)

@pytest.mark.asyncio
async def test_chatbot():
    response = await client.post("/chatbot", json={"query": "What is the answer to life, the universe and everything?"})
    assert response.status_code == 200
    assert response.json()["response"] == "The answer to 'What is the answer to life, the universe and everything?' is 42."
```python