FastAPI уже работает асинхронно по умолчанию, используя `asyncio` для обработки запросов. Это значит, что сервер может переключаться между обработкой различных запросов без блокирования на операциях ввода-вывода (I/O), таких как запросы к базам данных или вызовы к внешним сервисам. Однако для максимальной эффективности важно, чтобы ваши обработчики были написаны асинхронно.
Вот как вы можете улучшить обработку запросов в FastAPI:
1. **Используйте асинхронные функции**. Убедитесь, что ваши обработчики путей и любые вспомогательные функции, которые выполняют I/O, объявлены с ключевым словом `async` и используют асинхронные библиотеки.
```python
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def read_root():
return {"Hello": "World"}
```
2. **Используйте асинхронные библиотеки**. Для операций, требующих обращения к базе данных, HTTP-запросов к внешним сервисам и других I/O операций, используйте асинхронно-совместимые библиотеки (например, `httpx` для HTTP-запросов, `databases` для взаимодействия с базами данных и т.д.).
3. **Используйте фоновые задачи для длительных операций**. Если вам нужно выполнить операцию, которая займет много времени, но не требуется отправлять ее результат клиенту сразу, используйте фоновые задачи (`BackgroundTasks`), чтобы не блокировать обработку приходящих запросов.
```python
from fastapi import BackgroundTasks, FastAPI
app = FastAPI()
def write_log(message: str):
with open("log.txt", mode="a") as log:
log.write(message)
@app.post("/send-notification/{email}")
async def send_notification(email: str, background_tasks: BackgroundTasks):
background_tasks.add_task(write_log, f"notification sent to {email}")
# Отправьте уведомление здесь асинхронно
return {"message": "Notification sent in the background"}
```
4. **Избегайте блокирующих операций в асинхронных функциях**. Если вы используете блокирующие библиотеки или функции в асинхронных обработчиках, они будут блокировать весь поток и помешают асинхронной природе FastAPI.
5. **Используйте `ThreadPoolExecutor` для интеграции синхронного кода**. Если у вас есть синхронный код, который вы не можете сделать асинхронным, можно использовать `ThreadPoolExecutor` для его исполнения в отдельных потоках:
```python
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from fastapi import FastAPI
executor = ThreadPoolExecutor()
app = FastAPI()
def block_function():
# Здесь что-то длительное, например, обращение к синхронной библиотеке
pass
@app.get("/block")
async def run_in_threadpool():
loop = asyncio.get_running_loop()
await loop.run_in_executor(executor, block_function)
return {"message": "This was run in a threadpool with blocking code"}
```
6. **Тюнинг конфигурации сервера**. Убедитесь, что используемый вами асинхронный сервер (например, Uvicorn или Hypercorn) настроен на достаточное количество