Python 异步 ASGI 服务器及框架

简介: Python 异步 ASGI 服务器及框架

640.jpg

ASGI

在 Python3.5 之后增加 async/await 特性之后,异步编程变得异常火爆,越来越多开发者投入异步的怀抱。

直到最近,Python 仍缺乏用于 asyncio 框架的最低限度的低级服务器/应用程序接口。

而 ASGI 协议规范的出现填补了这一空白,这意味着我们现在能够开始构建可在所有异步框架中使用的通用工具集

ASGI(异步服务器网关接口)是WSGI的精神继承者,旨在在具有异步功能的Python Web服务器,框架和应用程序之间提供标准接口。

有关同步生态中的服务器及 WSGI 请查看文末推荐的以前写的相关文章

ASGI 服务器

Uvicorn

Uvicorn 是一个快速的 ASGI 服务器,Uvicorn 是基于 uvloop 和 httptools 构建的,是 Python 异步生态中重要的一员。

Uvicorn 当前支持 HTTP / 1.1 和 WebSockets,将来计划支持HTTP / 2。

版本要求 Python 3.5 以上,Uvicorn 的安装,

pip install uvicorn

我们可以自己编写一个异步的服务,同时使用 uvicorn 来运行,比如新建一个 demo.py,里面代码如下:

asyncdef app(scope, receive, send):
    assert scope['type'] == 'http'
    await send({
        'type': 'http.response.start',
        'status': 200,
        'headers': [
            [b'content-type', b'text/plain'],
        ]
    })
    await send({
        'type': 'http.response.body',
        'body': b'Hello, world!',
    })

运行命令如下,

uvicorn demo:app

服务启动之后,我们通过浏览器就能方位该服务,默认端口 8000

Daphne

Daphne 服务器是最早为 Django Channels 提供支持的 ASGI 服务器

Daphne 它在生产中广泛运行,并支持HTTP / 1.1,HTTP / 2和 WebSockets。

安装和运行的命令如下:

pip install daphne
daphne app:App

和 uvicorn 命令类似,app 是文件名称,APP 是应用程序

Hypercorn

Hypercorn 最初是框架 Quart 的一部分,然后被分离为独立的 ASGI 服务器

同样的,Hypercorn 支持 HTTP/1.1, HTTP/2, 以及 WebSockets.

安装和运行的命令如下:

pip install hypercorn
hypercorn app:App

说了 ASGI 服务器,接下来就是支持 ASGI 的框架了

ASGI 框架

您可以使用 Uvicorn,Daphne 或 Hypercorn 运行任何 ASGI 框架

对于小型服务,您也可以直接编写 ASGI 应用程序。例如之前编写的异步框架。

Python 中有以下几个支持 ASGI 的异步框架

Starlette

Starlette 是一个轻量级的 ASGI 框架/工具包。它是构建高性能异步服务的理想选择,并且支持 HTTP 和 WebSockets。

Django Channels

ASGI 规范最初是设计就是用于 Django Channels 的。

Channels 与其他ASGI框架略有不同,它在线程框架后端上提供了异步前端。

同时 Django Channels 支持 WebSocket,后台任务和长期运行的连接,而应用程序代码仍在标准线程上下文中运行

Quart

Quart 是一个类似于 Flask 的 ASGI Web 框架。Quart 不仅与 Flask 相似,而且与 Flask API 兼容!

该框架的作者希望保留了Flask 的风格,只是向其中添加异步、WebSocket 和 HTTP 2支持。

因此,你可以从 Flask 文档中学习 Quart 的用法,只需要记住 Quart 中的函数是异步的就行。

一个简单的 Quart 服务:

from quart import Quart
app = Quart(__name__)
@app.route('/')
asyncdef hello():
    return'hello'app.run()

和 Flask 是不是很像,只是多了一个异步 async

由于 Quart 是从 Flask 中演进过来的,因此 Flask 的所有功能均可用:路由,中间件,会话,模板,蓝图等

FastAPI

640.png

FastAPI 是一个基于 Starlette 和 Pydantic 的 API 框架,其灵感来自以前的 APISta 服务器版本

您可以使用 Python 3.6+ 类型声明编写 API 函数参数,并获得自动数据转换,数据验证。

FastApi 最主要的特点是快,非常高的性能,向 NodeJS 和 Go 看齐,现有最快的Python框架之一

同时它可以自动生成交互式 API 文档 UI,编写 API 接口后,你就可以使用符合标准的 UI 如 SwaggerUI,ReDoc 等来使用 API。640.png


swagger-ui

640.png

相关文章
|
16天前
|
安全 前端开发 数据库
Python 语言结合 Flask 框架来实现一个基础的代购商品管理、用户下单等功能的简易系统
这是一个使用 Python 和 Flask 框架实现的简易代购系统示例,涵盖商品管理、用户注册登录、订单创建及查看等功能。通过 SQLAlchemy 进行数据库操作,支持添加商品、展示详情、库存管理等。用户可注册登录并下单,系统会检查库存并记录订单。此代码仅为参考,实际应用需进一步完善,如增强安全性、集成支付接口、优化界面等。
|
5天前
|
JSON 安全 中间件
Python Web 框架 FastAPI
FastAPI 是一个现代的 Python Web 框架,专为快速构建 API 和在线应用而设计。它凭借速度、简单性和开发人员友好的特性迅速走红。FastAPI 支持自动文档生成、类型提示、数据验证、异步操作和依赖注入等功能,极大提升了开发效率并减少了错误。安装简单,使用 pip 安装 FastAPI 和 uvicorn 即可开始开发。其优点包括高性能、自动数据验证和身份验证支持,但也存在学习曲线和社区资源相对较少的缺点。
34 15
|
2天前
|
关系型数据库 API 数据库
Python流行orm框架对比
Python中有多个流行的ORM框架,如SQLAlchemy、Django ORM、Peewee、Tortoise ORM、Pony ORM、SQLModel和GINO。每个框架各有特点,适用于不同的项目需求。SQLAlchemy功能强大且灵活,适合复杂项目;Django ORM与Django框架无缝集成,易用性强;Peewee轻量级且简单,适合小型项目;Tortoise ORM专为异步框架设计;Pony ORM查询语法直观;SQLModel结合Pydantic,适合FastAPI;GINO则适合异步环境开发。初学者推荐使用Django ORM或Peewee,因其易学易用。
|
5天前
|
人工智能 分布式计算 大数据
MaxFrame 产品评测:大数据与AI融合的Python分布式计算框架
MaxFrame是阿里云MaxCompute推出的自研Python分布式计算框架,支持大规模数据处理与AI应用。它提供类似Pandas的API,简化开发流程,并兼容多种机器学习库,加速模型训练前的数据准备。MaxFrame融合大数据和AI,提升效率、促进协作、增强创新能力。尽管初次配置稍显复杂,但其强大的功能集、性能优化及开放性使其成为现代企业与研究机构的理想选择。未来有望进一步简化使用门槛并加强社区建设。
38 7
|
16天前
|
Python
深入理解 Python 中的异步操作:async 和 await
Python 的异步编程通过 `async` 和 `await` 关键字处理 I/O 密集型任务,如网络请求和文件读写,显著提高性能。`async` 定义异步函数,返回 awaitable 对象;`await` 用于等待这些对象完成。本文介绍异步编程基础、`async` 和 `await` 的用法、常见模式(并发任务、异常处理、异步上下文管理器)及实战案例(如使用 aiohttp 进行异步网络请求),帮助你高效利用系统资源并提升程序性能。
31 7
|
17天前
|
SQL 网络协议 安全
Python异步: 什么时候使用异步?
Asyncio 是 Python 中用于异步编程的库,适用于协程、非阻塞 I/O 和异步任务。使用 Asyncio 的原因包括:1) 使用协程实现轻量级并发;2) 采用异步编程范式提高效率;3) 实现非阻塞 I/O 提升 I/O 密集型应用性能。然而,Asyncio 并不适合所有场景,特别是在 CPU 密集型任务或已有线程/进程方案的情况下。选择 Asyncio 应基于项目需求和技术优势。
|
1月前
|
JSON 数据可视化 测试技术
python+requests接口自动化框架的实现
通过以上步骤,我们构建了一个基本的Python+Requests接口自动化测试框架。这个框架具有良好的扩展性,可以根据实际需求进行功能扩展和优化。它不仅能提高测试效率,还能保证接口的稳定性和可靠性,为软件质量提供有力保障。
65 7
|
1月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
81 2
|
1月前
|
敏捷开发 测试技术 持续交付
自动化测试之美:从零开始搭建你的Python测试框架
在软件开发的马拉松赛道上,自动化测试是那个能让你保持节奏、避免跌宕起伏的神奇小助手。本文将带你走进自动化测试的世界,用Python这把钥匙,解锁高效、可靠的测试框架之门。你将学会如何步步为营,构建属于自己的测试庇护所,让代码质量成为晨跑时清新的空气,而不是雾霾中的忧虑。让我们一起摆脱手动测试的繁琐枷锁,拥抱自动化带来的自由吧!
|
1月前
|
数据采集 JSON 测试技术
Grequests,非常 Nice 的 Python 异步 HTTP 请求神器
在Python开发中,处理HTTP请求至关重要。`grequests`库基于`requests`,支持异步请求,通过`gevent`实现并发,提高性能。本文介绍了`grequests`的安装、基本与高级功能,如GET/POST请求、并发控制等,并探讨其在实际项目中的应用。
57 3

热门文章

最新文章