python系列【仅供参考】:FastAPI 中的 on_event 使用

333 篇文章 ¥99.90 ¥299.90




FastAPI 中的 on_event 使用

on_event 是 FastAPI 提供的一个装饰器,用于在特定的事件发生时执行特定的代码块。这些事件通常与应用的生命周期有关,如应用启动和关闭时。使用 on_event 装饰器可以确保在应用启动或关闭时执行一些初始化或清理操作。

在 FastAPI 中,常用的事件包括应用启动 (startup) 和应用关闭 (shutdown)。除了这两个事件,FastAPI 目前只原生支持这两个事件,但它们是处理应用生命周期内重要操作的主要工具。下面我们详细讲解这两个事件及其使用场景,此外,还介绍如何使用这些事件。

常用事件

startup:应用启动时触发的事件。在应用第一次接收到请求之前,startup 事件会被触发。用于进行初始化操作,比如连接数据库、加载配置、启动后台任务等。

shutdown:应用关闭时触发的事件。在应用关闭或重启之前,shutdown 事件会被触发。用于执行清理操作,比如关闭数据库连接、停止后台任务、释放资源等。

使用场景及示例

1. 应用启动事件 (startup)

场景:需要在应用启动时执行一些初始化任务,比如连接数据库、加载配置或启动后台任务

<think> 首先,用户的问题是关于如何在FastAPI使用装饰器方法实现接口缓存。用户提供了两个引用:引用[1]提到了FastAPI-Cache,它是一个集成缓存策略的方式,支持多种后端如Redis、Memcached等。引用[2]是关于FastAPI的基本使用,包括装饰器定义路由等功能。 用户明确说:"上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求",并强调"尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答"。但在对话历史中,这是用户的第一个消息,所以我需要回顾整个上下文。 在对话历史中: - 系统级指令是关于回答格式的,比如使用$...$格式、中文回答、生成相关问题等。 - 用户的上一次消息是:"参考站内引用:引用[1]:... 引用[2]:... 我想查找使用装饰器方法在FastAPI中实现接口缓存的解决方案 请问使用装饰器方法在FastAPI中实现接口缓存的方法" 所以,用户的问题集中在使用装饰器在FastAPI中实现接口缓存。我需要基于提供的引用和自己的知识来回答。 关键点: - 引用[1]提到FastAPI-Cache,它提供了缓存策略,易于使用。 - 引用[2]展示了FastAPI的基本路由定义使用装饰器。 因此,我应该建议使用FastAPI-Cache库来实现缓存,因为它直接支持装饰器方法。 步骤: 1. 介绍如何使用FastAPI-Cache。 2. 展示一个代码示例,使用装饰器实现缓存。 3. 确保回答结构清晰,逐步解释。 4. 使用中文回答。 5. 在回答末尾生成相关问题。 6. 遵守系统指令:行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$(如果需要),但这个问题可能不需要数学表达式。 7. 引用的部分添加引用标识:[^1]或[^2],但用户提供的引用是[^1]和[^2],所以我应该自然地引用它们。 回答结构: - 先简要介绍FastAPI-Cache。 - 给出代码示例,使用装饰器。 - 解释代码。 - 生成相关问题。 代码示例应该使用PythonFastAPI的语法。 最终,生成相关问题。 完整回答: - 开头:解释如何使用FastAPI-Cache的装饰器。 - 主体:代码片段展示。 - 结尾:生成相关问题。 </think> ### 使用装饰器方法在FastAPI中实现接口缓存 在FastAPI中,通过装饰器实现接口缓存是一种高效的方式,可以显著提升API响应速度并减轻服务器负担。推荐使用`FastAPI-Cache`库(如引用[1]所述),它提供了简洁的装饰器接口,支持多种缓存后端(如Redis或Memcached)。以下是逐步实现方法的详细说明: #### 1. **安装依赖** 首先,确保安装`fastapi`和`fastapi-cache`库(包括所需的缓存后端驱动,如Redis)。使用pip安装: ```bash pip install fastapi fastapi-cache redis # 以Redis为例 ``` #### 2. **配置缓存后端** 在FastAPI应用中初始化缓存模块。这里以Redis为例: ```python from fastapi import FastAPI from fastapi_cache import FastAPICache from fastapi_cache.backends.redis import RedisBackend from redis import asyncio as aioredis app = FastAPI() @app.on_event("startup") async def startup(): # 连接到Redis服务器 redis = aioredis.from_url("redis://localhost:6379", encoding="utf8", decode_responses=True) # 初始化缓存后端 FastAPICache.init(RedisBackend(redis), prefix="fastapi-cache") ``` - **说明**:`FastAPICache.init`方法配置缓存后端,`prefix`用于避免键名冲突。其他后端(如Memcached)只需替换`RedisBackend`为相应后端类[^1]。 #### 3. **使用装饰器缓存接口** 通过`@cache`装饰器应用到路由函数上,自动缓存响应结果。以下是完整示例: ```python from fastapi import FastAPI from fastapi_cache.decorator import cache from datetime import timedelta app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") @cache(expire=60) # 指定缓存过期时间(秒),这里为60秒 async def read_item(item_id: int): # 模拟耗时操作(如数据库查询) await asyncio.sleep(1) return {"item_id": item_id, "data": "Cached response"} ``` - **关键点**: - `@cache(expire=60)`:装饰器参数指定缓存有效期(例如60秒)。请求相同URL时,FastAPI-Cache会直接返回缓存结果,跳过函数执行。 - 兼容路径参数(如`{item_id}`)和查询参数:缓存键自动包含所有请求参数,确保不同参数的响应独立缓存。 - 支持异步函数:如`read_item`中的`await`操作。 - **优势**:此方法显著减少重复计算,提升吞吐量,特别是在高并发场景下[^1]。 #### 4. **高级配置选项** - **自定义缓存键**:通过`key_builder`参数生成唯一键,避免缓存冲突: ```python @cache(expire=60, key_builder=lambda *args, **kwargs: f"item_{kwargs['item_id']}") ``` - **条件缓存**:使用`unless`参数跳过特定响应(如错误状态): ```python @cache(expire=60, unless=lambda res: res.get("error") is not None) ``` - **清除缓存**:调用`FastAPICache.clear()`手动清除所有缓存,或结合事件触发清除。 #### 5. **性能注意事项** - **缓存命中率**:使用装饰器时,缓存有效性依赖于`expire`设置。过短可能导致频繁回源,过长可能导致数据过时。建议基于业务需求调整,例如高频读取接口设置$ T = 300 \text{秒} $。 - **内存管理**:Redis等后端需监控内存使用,避免溢出。 - **测试**:使用工具(如`Locust`)模拟负载,验证缓存效果。典型场景下,缓存可降低延迟$ \Delta t \geq 50\% $。 通过以上方法,您可以轻松为FastAPI接口添加缓存层。FastAPI-Cache的装饰器设计简洁灵活,是微服务架构中的理想选择[^1]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

坦笑&&life

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值