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("...
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,演示如何在 FastAPI 中设置run_in_threadpool对应的线程池的大小: ...
pool = ProcessPoolExecutor() uvicorn.run(app=app) 注意:ProcessPoolExecutor必须放在所以函数的最后面,而且必须在__main__里面 启动应用: python07.fastapi_process_pool.py 测试接口,结果如下:
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()...
@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...
(**kwargs)) for handler, kwargs in args] (done, pending) = await asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED) [task.cancel() for task in pending] [task.result() for task in done] async def run_in_threadpool( func: typing.Callable[..., T], *args: typing.Any, **...
for i in range(5): print(i) thread = threading.Thread(target=print_numbers) thread.start() thread.join() 2、线程池 线程池是一种管理多个线程的方式,特别适合处理大量短小的并发任务。Python的concurrent.futures.ThreadPoolExecutor提供了线程池的实现。
这里使用ThreadPoolExecutor创建了一个最多包含5个线程的池，并通过map方法并发执行了任务。线程同步 在多...
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...