python異步的ASGI與Fast Api實現
Asgi是異步通信服務規范。客戶端發起服務呼叫，但不等待結果。調用方立即繼續其工作，并不關心結果。如果調用方對結果感興趣，有一些機制可以讓其隨時被回調方法返回結果。
ASGI嘗試保持在一個簡單的應用接口的前提下，提供允許數據能夠在任意的時候、被任意應用進程發送和接受的抽象。并且同樣描述了一個新的，兼容HTTP請求響應以及WebSocket數據幀的序列格式。允許這些協議能通過網絡或本地socket進行傳輸，以及讓不同的協議被分配到不同的進程中。
#Asgi example async def application(scope, receive, send): event = await receive()... await send({'type': 'websocket.send', ...})ASGI框架
您可以使用 Uvicorn，Daphne 或 Hypercorn 運行任何 ASGI 框架
對于小型服務，您也可以直接編寫 ASGI 應用程序。例如之前編寫的異步框架。
Python 中有以下幾個支持 ASGI 的異步框架
StarletteStarlette 是一個輕量級的 ASGI 框架/工具包。它是構建高性能異步服務的理想選擇，并且支持 HTTP 和 WebSockets。
Django ChannelsASGI 規范最初是設計就是用于 Django Channels 的。Channels 與其他ASGI框架略有不同，它在線程框架后端上提供了異步前端。同時 Django Channels 支持 WebSocket，后臺任務和長期運行的連接，而應用程序代碼仍在標準線程上下文中運行
QuartQuart 是一個類似于 Flask 的 ASGI Web 框架。Quart 不僅與 Flask 相似，而且與 Flask API 兼容！該框架的作者希望保留了Flask 的風格，只是向其中添加異步、WebSocket 和 HTTP 2支持。因此，你可以從 Flask 文檔中學習 Quart 的用法，只需要記住 Quart 中的函數是異步的就行。
一個簡單的 Quart 服務：
from quart import Quartapp = Quart(name)@app.route(’/’)async def hello():return ’hello’app.run()
和 Flask 是不是很像，只是多了一個異步 async由于 Quart 是從 Flask 中演進過來的，因此 Flask 的所有功能均可用：路由，中間件，會話，模板，藍圖等
ASGI服務器Uvicorn 是一個快速的 ASGI 服務器，Uvicorn 是基于 uvloop 和 httptools 構建的，是 Python 異步生態中重要的一員。Uvicorn 當前支持 HTTP / 1.1 和 WebSockets，將來計劃支持HTTP / 2。版本要求 Python 3.5 以上，Uvicorn 的安裝，
pip install uvicorn
示例如下：
async def 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!’, })
運行命令如下，
uvicorn demo:app服務啟動之后，我們通過瀏覽器就能方位該服務，默認端口 8000
DaphneDaphne 服務器是最早為 Django Channels 提供支持的 ASGI 服務器Daphne 它在生產中廣泛運行，并支持HTTP / 1.1，HTTP / 2和 WebSockets。
安裝和運行的命令如下：
pip install daphne daphne app:App和 uvicorn 命令類似，app 是文件名稱，APP 是應用程序
HypercornHypercorn 最初是框架 Quart 的一部分，然后被分離為獨立的 ASGI 服務器同樣的，Hypercorn 支持 HTTP/1.1, HTTP/2, 以及 WebSockets.安裝和運行的命令如下：pip install hypercorn hypercorn app:App
FastAPIFastAPI 是一個基于 Starlette 和 Pydantic 的 API 框架，其靈感來自以前的 APISta 服務器版本使用 Python 3.6+ 類型聲明編寫 API 函數參數，并獲得自動數據轉換，數據驗證。FastApi 最主要的特點是快，非常高的性能，向 NodeJS 和 Go 看齊，現有最快的Python框架之一同時它可以自動生成交互式 API 文檔 UI，編寫 API 接口后，你就可以使用符合標準的 UI 如 SwaggerUI，ReDoc 等來使用 API。
其特點如下：
快速：擁有非常高的性能，歸功于 Starlette 和 Pydantic；Starlette 用于路由匹配，Pydantic 用于數據驗證 開發效率：功能開發效率提升 200% 到 300% 減少 bug：減少 40% 的因為開發者粗心導致的錯誤 智能：內部的類型注解非常完善，編輯器可處處自動補全 簡單：框架易于使用，文檔易于閱讀 簡短：使代碼重復最小化，通過不同的參數聲明實現豐富的功能 健壯：可以編寫出線上使用的代碼，并且會自動生成交互式文檔 標準化：兼容 API 相關開放標準 它使用了 Python 的類型注解示例如下：
先安裝依賴的庫
pip install fastapipip install uvicorn
import uvicornfrom fastapi import FastAPI# 類似于 app = Flask(__name__)app = FastAPI()# 綁定路由和視圖函數@app.get('/')async def root(): return {'message': 'Hi juejin'}# 在 Windows 中必須加上 if __name__ == '__main__'，否則會拋出 RuntimeError: This event loop is already runningif __name__ == ’__main__’: # 啟動服務，因為我們這個文件叫做 main.py，所以需要啟動 main.py 里面的 app # 第一個參數 'main:app' 就表示這個含義，然后是 host 和 port 表示監聽的 ip 和端口 uvicorn.run(app=’main:app’, host='127.0.0.1', port=8000, reload=True, debug=True)
FastAPI 的幾大功能：類型檢查、自動 swagger UI、支持 asyncio、強大的依賴注入系統
總結性能提升注: 以下針對生產環境的大型項目而言fastapi利用異步和輕量級的特點，大大提升了性能。但異步應用到實際中，并不是一件容易的事。fastapi的異步不算難寫，邏輯不復雜的話，閉著眼睛加幾個await很簡單。但如果涉及到復雜系統。一處異步，處處異步。到底要不要用可能就見仁見智了。輕量級同時也代表著和flask一樣，很多東西需要自己diy。而不是像django一樣一站式解決。所以fastapi可能逐漸接過flask的位置，但還是難以對django發起挑戰。最重要的一點還是，選了python作為后端。可能打一開始就不是對性能有多敏感。而是看中python的開發效率和生態。如果從兼顧開發效率+性能的角度出發，那么fastapi極大程度上會遇到來自go的強力競爭。只有再兼顧上python現有生態，fastapi才會有很大的優勢。我們可以假想一個現有python項目，遇到了性能瓶頸，但不想脫離python的環境，或者不想承受更換語言的成本。那么fastapi是個很好的未來。
API文檔、類型檢測以及依賴注入fastapi完全擁抱了typing類型系統，高度整合了openapi(swagger ui)，正如他的名字一樣fastapi，從api開發的角度來說，無論是性能還是開發效率，它都足夠“fast”。為api文檔提供了非常多的支持。無需任何配置，后端只要把endpoint寫出來，一份詳盡的api文檔就會自動生成。對于小型項目來說絕對是巨大優勢。類型檢測和依賴注入是api文檔的基石 ，它們重點在于圍繞框架的“感知力”。inspect抓endpoint的參數，明確的知道每個api接口需要什么，返回什么。這會讓你感覺這個框架真的很有靈性。對于這方面我個人絕對是贊不絕口的。
簡單與簡潔會用flask就會fastapi，fastapi的學習曲線十分平滑。從下至上有很多值得學習參透的。非常建議有空的同學過一遍starlette，uvicorn，fastapi的源碼。加起來也沒有django多。
相關生態和社區還未成熟python的異步發展略為緩慢，僅僅fastapi還不能撐起一片天。例如現在還沒有完全可靠的異步orm。不少東西還需要自己造輪子。在小項目上，這可能影響不是很大。直接寫代碼可能比配置插件來的快。但將很大程度上影響它被采用到線上生產環境。總結你可以將fastapi看成新出爐的flask plus。如果你有采用flask的理由，那么你同樣有將來采用fastapi的理由。
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