executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=4) 1. 2. 3. 步骤3:将参数传递给线程池进行处理 在FastAPI的路由处理函数中,我们可以使用线程池来处理参数。假设我们有一个处理参数的函数process_data,在路由处理函数中调用该函数: fromfastapiimportDependsdefprocess_data(data):# 在这里处理参数returndata@app.get("/p...
使用fastapi.concurrency.run_in_threadpool ,这也将在单独的线程中运行它。像这样: from fastapi.concurrency import run_in_threadpool async def task(data): otherdata = await db.fetch("some sql") newdata = await run_in_threadpool(lambda: somelongcomputation(data, otherdata)) await db.execute("...
Q:fastapi 中,如何设置 run_in_threadpool 对应的线程池的大小 A:在 FastAPI 中使用run_in_threadpool函数时,默认情况下,它使用的是 Python 的全局线程池。要设置线程池的大小,您可以使用concurrent.futures模块的ThreadPoolExecutor类来创建一个自定义的线程池,并将其传递给run_in_threadpool。 以下是一个示例,...
如果你想实现并行处理,可以试试使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 这个工具。它可以帮助你在程序中实现并行执行,从而提高效率。import concurrent.futures from fastapi import BackgroundTasks executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) @app.get("/heavy-task") def run_heavy_task()...
Python好用的线程池ThreadPoolExecutor Python使用线程池在Web服务中实现加速 使用多进程multiprocessing模块加速程序的运行 使用多进程在FastAPI服务中加速 大部分情况下使用多线程加速就可以了,但是,有些应用是也会遇到cpu密集型的计算。怎么在FastAPI中使用进程池来加速呢?下面通过代码演示方式为大家介绍一下: ...
: f"call"}if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)arms-python-client：from fastapi import FastAPIfrom langchain.llms.fake import FakeListLLMimport uvicornfrom langchain.chains import LLMChainfrom langchain.prompts import PromptTemplateapp = FastAPI()...
@app.middleware("http")asyncdefsync_middleware(request:Request,call_next):request_json=awaitrequest.json()_data={"ip":request.client.host,"X-Sign":request.headers.get("X-Sign"),"body":request_json,}# 同步代码,做鉴权result=awaitrun_in_threadpool(sync_code,_data)ifresult!=200:returnRespons...
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) arms-python-client: fromfastapiimportFastAPIfromlangchain.llms.fakeimportFakeListLLMimportuvicornfromlangchain.chainsimportLLMChainfromlangchain.promptsimportPromptTemplate app = FastAPI() llm = FakeListLLM(responses=["I'll callback later.","You 'consol...
futures.ThreadPoolExecutor() as pool: result = await loop.run_in_executor(pool, cpu_bound_task, 10) print(result) 异步框架对比 Python有多个异步框架,各有特点 1. asyncio (标准库) 优点: 官方支持,广泛兼容,功能完整 缺点: API相对复杂 适用场景: 通用异步编程 2. Trio 优点: 简洁易用,强调可读性...
Run in the default loop's executor ( 默认ThreadPoolExecutor ) # 第一步:内部会先调用 ThreadPoolExecutor 的 submit 方法去线程池中申请一个线程去执行func1函数,并返回一个concurrent.futures.Future对象 # 第二步:调用asyncio.wrap_future将concurrent.futures.Future对象包装为asycio.Future对象。 # 因为...