


Perpustakaan Python yang luar biasa untuk Pembangunan Web Async Berprestasi Tinggi
Jan 21, 2025 am 12:16 AMSebagai pengarang yang prolifik, saya menggalakkan anda untuk meneroka buku saya di Amazon. Ingat untuk mengikuti saya di Medium untuk sokongan berterusan. terima kasih! Sokongan anda tidak ternilai!
Keupayaan tak segerak Python telah merevolusikan pembangunan web. Saya mempunyai peluang untuk bekerja dengan beberapa perpustakaan berkuasa yang menggunakan potensi ini sepenuhnya. Mari kita mendalami enam perpustakaan utama yang telah memberi kesan ketara kepada pembangunan web tak segerak.
FastAPI telah menjadi rangka kerja pilihan saya dengan pantas untuk penciptaan API berprestasi tinggi. Kelajuan, kemesraan pengguna dan dokumentasi API automatiknya adalah luar biasa. Penggunaan pembayang jenis Python FastAPI meningkatkan kebolehbacaan kod dan mendayakan pengesahan dan penyirian permintaan automatik.
Berikut ialah contoh aplikasi FastAPI yang mudah:
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") async def root(): return {"message": "Hello World"} @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int): return {"item_id": item_id}
Kod ini mewujudkan API asas dengan dua titik akhir. Pembayang jenis parameter item_id
secara automatik mengesahkan jenis data integernya.
Untuk operasi HTTP tak segerak sisi klien dan pelayan, aiohttp telah terbukti boleh dipercayai secara konsisten. Fleksibilitinya merangkumi permintaan API serentak kepada membina pelayan web yang lengkap.
Berikut ialah cara menggunakan aiohttp sebagai pelanggan untuk berbilang permintaan serentak:
import aiohttp import asyncio async def fetch(session, url): async with session.get(url) as response: return await response.text() async def main(): urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net'] async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [fetch(session, url) for url in urls] responses = await asyncio.gather(*tasks) for url, response in zip(urls, responses): print(f"{url}: {len(response)} bytes") asyncio.run(main())
Skrip ini pada masa yang sama mendapatkan semula kandungan daripada berbilang URL, mempamerkan kecekapan operasi tak segerak.
Sanic telah mengagumkan saya dengan kesederhanaan seperti Flask ditambah dengan prestasi tak segerak. Ia direka untuk pembangun yang biasa dengan Flask, sambil masih memanfaatkan potensi penuh pengaturcaraan tak segerak.
Aplikasi asas Sanic:
from sanic import Sanic from sanic.response import json app = Sanic("MyApp") @app.route("/") async def test(request): return json({"hello": "world"}) if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=8000)
Ini mewujudkan titik akhir API JSON yang mudah, menyerlahkan sintaks Sanic yang jelas.
Tornado telah menjadi pilihan yang boleh dipercayai untuk mencipta aplikasi web yang boleh skala dan tidak menyekat. Pustaka rangkaian bersepadunya amat berguna untuk tinjauan panjang dan WebSockets.
Berikut ialah contoh pengendali WebSocket Tornado:
import tornado.ioloop import tornado.web import tornado.websocket class EchoWebSocket(tornado.websocket.WebSocketHandler): def open(self): print("WebSocket opened") def on_message(self, message): self.write_message(u"You said: " + message) def on_close(self): print("WebSocket closed") if __name__ == "__main__": application = tornado.web.Application([ (r"/websocket", EchoWebSocket), ]) application.listen(8888) tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
Kod ini menyediakan pelayan WebSocket yang mencerminkan mesej yang diterima.
Quart telah menjadi transformatif untuk projek yang memerlukan penghijrahan aplikasi Flask kepada operasi tak segerak tanpa penulisan semula yang lengkap. APInya mencerminkan Flask dengan teliti, memastikan peralihan yang lancar.
Aplikasi Kuart mudah:
from quart import Quart, websocket app = Quart(__name__) @app.route('/') async def hello(): return 'Hello, World!' @app.websocket('/ws') async def ws(): while True: data = await websocket.receive() await websocket.send(f"echo {data}") if __name__ == '__main__': app.run()
Ini menggambarkan laluan standard dan WebSocket, mempamerkan kepelbagaian Quart.
Starlette berfungsi sebagai asas pilihan saya untuk rangka kerja ASGI yang ringan. Sebagai asas untuk FastAPI, ia cemerlang dalam membina perkhidmatan web tak segerak berprestasi tinggi.
Aplikasi asas Starlette:
from starlette.applications import Starlette from starlette.responses import JSONResponse from starlette.routing import Route async def homepage(request): return JSONResponse({'hello': 'world'}) app = Starlette(debug=True, routes=[ Route('/', homepage), ])
Ini menyediakan API JSON yang ringkas, menyerlahkan reka bentuk minimalis Starlette.
Bekerja dengan perpustakaan tak segerak ini telah mengajar saya beberapa amalan terbaik untuk meningkatkan prestasi aplikasi dan kebolehpercayaan.
Untuk tugasan yang berjalan lama, tugasan latar belakang atau baris gilir kerja adalah penting untuk menghalang gelung acara utama disekat. Berikut ialah contoh menggunakan FastAPI BackgroundTasks
:
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") async def root(): return {"message": "Hello World"} @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int): return {"item_id": item_id}
Ini menjadualkan penulisan log secara tidak segerak, membenarkan respons API segera.
Untuk operasi pangkalan data, pemacu pangkalan data tak segerak adalah penting. Perpustakaan seperti asyncpg
(PostgreSQL) dan motor
(MongoDB) tidak ternilai.
Apabila berinteraksi dengan API luaran, pelanggan HTTP tak segerak dengan pengendalian ralat dan percubaan semula yang betul adalah penting.
Mengenai prestasi, FastAPI dan Sanic secara amnya menawarkan prestasi mentah yang unggul untuk API mudah. Walau bagaimanapun, pemilihan rangka kerja selalunya bergantung pada keperluan projek dan kebiasaan pasukan.
FastAPI cemerlang dengan dokumentasi API automatik dan pengesahan permintaan. Aiohttp menyediakan kawalan yang lebih besar ke atas tingkah laku klien/pelayan HTTP. Sanic menawarkan kesederhanaan seperti Flask dengan keupayaan tak segerak. Pustaka rangkaian bersepadu Tornado sangat sesuai untuk WebSockets dan tinjauan panjang. Quart memudahkan pemindahan aplikasi Flask ke operasi tak segerak. Starlette sangat baik untuk membina rangka kerja tersuai atau pelayan ASGI yang ringan.
Ringkasnya, enam perpustakaan ini telah meningkatkan keupayaan saya dengan ketara untuk membina aplikasi web tak segerak yang cekap dan berprestasi tinggi dalam Python. Setiap mempunyai kekuatan yang unik, dan pilihan optimum bergantung pada keperluan khusus projek. Dengan menggunakan alatan ini dan mematuhi amalan terbaik tak segerak, saya telah mencipta aplikasi web yang sangat serentak, responsif dan berskala.
101 Buku
101 Buku ialah syarikat penerbitan dikuasakan AI yang diasaskan bersama oleh pengarang Aarav Joshi. Teknologi AI canggih kami mengekalkan kos penerbitan yang sangat rendah—sesetengah buku berharga serendah $4—menjadikan pengetahuan berkualiti boleh diakses oleh semua.
Temui buku kami Kod Bersih Golang di Amazon.
Kekal dikemas kini tentang berita terkini kami. Apabila mencari buku, cari Aarav Joshi untuk mencari lebih banyak tajuk. Gunakan pautan yang disediakan untuk diskaun istimewa!
Ciptaan Kami
Terokai ciptaan kami:
Pusat Pelabur | Pelabur Central Spanish | Pelabur Jerman Tengah | Hidup Pintar | Epos & Gema | Misteri Membingungkan | Hindutva | Pembangunan Elit | Sekolah JS
Kami berada di Sederhana
Tech Koala Insights | Dunia Epok & Gema | Medium Pusat Pelabur | Medium Misteri Membingungkan | Sains & Zaman Sederhana | Hindutva Moden
Atas ialah kandungan terperinci Perpustakaan Python yang luar biasa untuk Pembangunan Web Async Berprestasi Tinggi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Python's Unittest and Pytest adalah dua kerangka ujian yang digunakan secara meluas yang memudahkan penulisan, penganjuran dan menjalankan ujian automatik. 1. Kedua -duanya menyokong penemuan automatik kes ujian dan menyediakan struktur ujian yang jelas: Unittest mentakrifkan ujian dengan mewarisi kelas ujian dan bermula dengan ujian \ _; Pytest lebih ringkas, hanya memerlukan fungsi bermula dengan ujian \ _. 2. Mereka semua mempunyai sokongan dakwaan terbina dalam: Unittest menyediakan kaedah AssertEqual, AssertTrue dan lain-lain, manakala PYTest menggunakan pernyataan menegaskan yang dipertingkatkan untuk memaparkan butiran kegagalan secara automatik. 3. Semua mempunyai mekanisme untuk mengendalikan penyediaan ujian dan pembersihan: un

Pythonisidealfordataanalysisysisduetonumpyandpandas.1) numpyexcelsatnumericalcomputationswithfast, multi-dimensiArarraySandvectorizedoperationsLikenp.sqrt ()

Pengaturcaraan Dinamik (DP) mengoptimumkan proses penyelesaian dengan memecahkan masalah kompleks ke dalam subproblem yang lebih mudah dan menyimpan hasilnya untuk mengelakkan pengiraan berulang. Terdapat dua kaedah utama: 1. Top-down (Hafalan): Recursif menguraikan masalah dan menggunakan cache untuk menyimpan hasil pertengahan; 2. Bottom-Up (Jadual): Bangun secara beransur-ansur dari keadaan asas. Sesuai untuk senario di mana nilai maksimum/minimum, penyelesaian optimum atau subproblem yang bertindih diperlukan, seperti urutan Fibonacci, masalah backpacking, dan lain -lain.

Untuk melaksanakan iterator tersuai, anda perlu menentukan kaedah __iter__ dan __Next__ di dalam kelas. ① Kaedah __iter__ mengembalikan objek iterator itu sendiri, biasanya diri sendiri, bersesuaian dengan persekitaran berulang seperti untuk gelung; ② Kaedah __Next__ mengawal nilai setiap lelaran, mengembalikan elemen seterusnya dalam urutan, dan apabila tidak ada lagi item, pengecualian hentian harus dibuang; ③ Status mesti dikesan dengan betul dan keadaan penamatan mesti ditetapkan untuk mengelakkan gelung tak terhingga; ④ Logik kompleks seperti penapisan talian fail, dan perhatikan pembersihan sumber dan pengurusan memori; ⑤ Untuk logik mudah, anda boleh mempertimbangkan menggunakan hasil fungsi penjana sebaliknya, tetapi anda perlu memilih kaedah yang sesuai berdasarkan senario tertentu.

Trend masa depan dalam Python termasuk pengoptimuman prestasi, jenis yang lebih kuat, peningkatan runtime alternatif, dan pertumbuhan berterusan bidang AI/ML. Pertama, Cpython terus mengoptimumkan, meningkatkan prestasi melalui masa permulaan yang lebih cepat, pengoptimuman panggilan fungsi dan operasi integer yang dicadangkan; Kedua, jenis petikan sangat terintegrasi ke dalam bahasa dan alat untuk meningkatkan pengalaman keselamatan dan pembangunan kod; Ketiga, runtime alternatif seperti Pyscript dan Nuitka menyediakan fungsi baru dan kelebihan prestasi; Akhirnya, bidang AI dan Sains Data terus berkembang, dan perpustakaan yang muncul mempromosikan pembangunan dan integrasi yang lebih cekap. Trend ini menunjukkan bahawa Python sentiasa menyesuaikan diri dengan perubahan teknologi dan mengekalkan kedudukan utama.

Modul soket Python adalah asas pengaturcaraan rangkaian, menyediakan fungsi komunikasi rangkaian peringkat rendah, sesuai untuk membina aplikasi klien dan pelayan. Untuk menyediakan pelayan TCP asas, anda perlu menggunakan socket.socket () untuk membuat objek, mengikat alamat dan port, panggilan. Listen () untuk mendengar sambungan, dan menerima sambungan klien melalui .accept (). Untuk membina klien TCP, anda perlu membuat objek soket dan panggilan .Connect () untuk menyambung ke pelayan, kemudian gunakan .sendall () untuk menghantar data dan .recv () untuk menerima respons. Untuk mengendalikan pelbagai pelanggan, anda boleh menggunakan 1. Threads: Mulakan benang baru setiap kali anda menyambung; 2. Asynchronous I/O: Sebagai contoh, Perpustakaan Asyncio dapat mencapai komunikasi yang tidak menyekat. Perkara yang perlu diperhatikan

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Jawapan teras kepada pengirim senarai Python adalah menguasai sintaks [Start: End: Step] dan memahami kelakuannya. 1. Format asas pengirim senarai adalah senarai [Mula: akhir: langkah], di mana permulaan adalah indeks permulaan (termasuk), akhir adalah indeks akhir (tidak termasuk), dan langkah adalah saiz langkah; 2. Omit Mula secara lalai bermula dari 0, endek akhir secara lalai hingga akhir, omite langkah secara lalai kepada 1; 3. Gunakan my_list [: n] untuk mendapatkan item n pertama, dan gunakan my_list [-n:] untuk mendapatkan item n yang terakhir; 4. Gunakan langkah untuk melangkau unsur -unsur, seperti my_list [:: 2] untuk mendapatkan angka, dan nilai langkah negatif dapat membalikkan senarai; 5. Kesalahpahaman biasa termasuk indeks akhir tidak
