这篇文章主要讲解了“python异步的ASGI与Fast Api如何实现”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“python异步的ASGI与Fast Api如何实现”吧！
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Asgi是异步通信服务规范。客户端发起服务呼叫，但不等待结果。调用方立即继续其工作，并不关心结果。如果调用方对结果感兴趣，有一些机制可以让其随时被回调方法返回结果。
ASGI尝试保持在一个简单的应用接口的前提下，提供允许数据能够在任意的时候、被任意应用进程发送和接受的抽象。并且同样描述了一个新的，兼容HTTP请求响应以及WebSocket数据帧的序列格式。允许这些协议能通过网络或本地socket进行传输，以及让不同的协议被分配到不同的进程中。
#Asgi example
async def application(scope, receive, send):
event = await receive()
...
await send({"type": "websocket.send", ...})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("/")
async def 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
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
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!",
})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
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
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。
其特点如下：
快速：拥有非常高的性能，归功于 Starlette 和 Pydantic；Starlette 用于路由匹配，Pydantic 用于数据验证
开发效率：功能开发效率提升 200% 到 300%
减少 bug：减少 40% 的因为开发者粗心导致的错误
智能：内部的类型注解非常完善，编辑器可处处自动补全
简单：框架易于使用，文档易于阅读
简短：使代码重复最小化，通过不同的参数声明实现丰富的功能
健壮：可以编写出线上使用的代码，并且会自动生成交互式文档
标准化：兼容 API 相关开放标准
它使用了 Python 的类型注解
示例如下：
先安装依赖的库
pip install fastapi pip install uvicorn
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
# 类似于 app = Flask(__name__)
app = FastAPI()
# 绑定路由和视图函数
@app.get("/")
async def root():
return {"message": "Hi juejin"}
# 在 Windows 中必须加上 if __name__ == "__main__"，否则会抛出 RuntimeError: This event loop is already running
if __name__ == "__main__":
# 启动服务，因为我们这个文件叫做 main.py，所以需要启动 main.py 里面的 app
# 第一个参数 "main:app" 就表示这个含义，然后是 host 和 port 表示监听的 ip 和端口
uvicorn.run(app="main:app", host="127.0.0.1", port=8000, reload=True, debug=True)FastAPI 的几大功能：类型检查、自动 swagger UI、支持 asyncio、强大的依赖注入系统
感谢各位的阅读，以上就是“python异步的ASGI与Fast Api如何实现”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对python异步的ASGI与Fast Api如何实现这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！