python fastapi 返回echart

Posted 2023-04-15

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了python fastapi 返回echart相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 可以。
做一些数据可视化，想做成web，并可以动态展示之类的，于是想到了Echart，上面有许多炫酷的可视化案例，看中一个关系图，并将部署到Flask上。
FastAPI是一个使用Python编写的Web框架，还应用了Pythonasyncio库中最新的优化。

python3.6 async/await 仍然与 fastAPI 同步工作

【中文标题】python3.6 async/await 仍然与 fastAPI 同步工作【英文标题】：python3.6 async/await still works synchronously with fastAPI 【发布时间】：2021-04-02 08:35:07 【问题描述】：

我有一个发布两个请求的 fastAPI 应用程序，其中一个请求更长（如果有帮助，它们是 Elasticsearch 查询，我正在使用已经返回协程的 AsyncElasticsearch 模块）。这是我的尝试：

class my_module:
    search_object = AsyncElasticsearch(url, port)

    async def do_things(self):
        resp1 = await search_object.search() #the longer one
        print(check_resp1)
        resp2 = await search_object.search() #the shorter one
        print(check_resp2)
        process(resp2)
        process(resp1)
        do_synchronous_things()
        return thing

app = FastAPI()
@app.post("/")
async def service(user_input):
    result = await my_module.do_things()
    return results

我观察到的不是等待resp1，当它到达check_resp1 时，它已经是一个完整的响应，就好像我根本没有使用异步一样。

我是 python async 的新手，我知道我的代码不会工作，但我不知道如何修复它。据我了解，当解释器看到await 时，它会启动函数然后继续前进，在这种情况下应该立即发布下一个请求。我如何让它做到这一点？

【问题讨论】：

我认为你在这里搞混了一些东西。当您使用await 时，字面意思 的意思是“停在这里，等到结果到来”。所以很自然，await search_object.search() 之后的一行回复是完全可用的。如果您不想等待，请不要使用await。使用await和使用同步函数调用的唯一区别是await只暂停当前函数，而不是整个世界。您的程序可以在任意数量的函数等待某事时执行其他操作。但从函数的角度来看，result = await asynchronous_thing() 和 result = synchronous_thing() 的行为完全相同。 @Tomalak 谢谢！所以我确实理解错了。就像你说的，如果await 暂停“当前函数”，是否意味着每个 I/O 绑定的任务都需要写在一个单独的函数中？它又是如何回归的呢？我想这是更低级别的，但我可以想当然地认为它会在完成后发生吗？您可以通过使用await 对每个任务执行一次 (a = await func_a(); b = await func_b()) 顺序执行任务，也可以并行执行任务，将任务背靠背拍摄并为组使用一次await (@ 987654337@)，其中asyncio.gather() 是一个助手，它为您提供一个等待的任务，一旦所有参数都完成，该任务就会完成。 【参考方案1】：

是的，这是正确的，协程在结果准备好之前不会继续。您可以使用asyncio.gather 并发运行任务：

import asyncio


async def task(msg):
    print(f"START msg")
    await asyncio.sleep(1)
    print(f"END msg")

    return msg


async def main():
    await task("1")
    await task("2")

    results = await asyncio.gather(task("3"), task("4"))

    print(results)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

测试：

$ python test.py
START 1
END 1
START 2
END 2
START 3
START 4
END 3
END 4
['3', '4']

您也可以使用asyncio.as_completed 获得最早的下一个结果：

for coro in asyncio.as_completed((task("5"), task("6"))):
    earliest_result = await coro
    print(earliest_result)

2021 年 4 月 2 日星期五 09:25:33 UTC 更新：

asyncio.run 从 Python 3.7+ 开始可用，在以前的版本中，您必须手动创建和启动循环：

if __name__ == "__main__":
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())
    loop.close()

【讨论】：

这很有帮助，也很容易解释。非常感谢！【参考方案2】：

说明

您的代码同步运行的原因是在do_things函数中，代码执行如下：

search_object.search()

process(resp2)

process(resp1)

do_synchronous_things()

您的意图是让步骤 1 和 3 在 2 和 4 之前执行。您可以使用 unsync 库轻松完成 - 这里是 the documentation。

如何解决这个问题

from unsync import unsync

class my_module:
    search_object = AsyncElasticsearch(url, port)

    @unsync
    async def search1():
        return await search_object.search()

    @unsync
    async def search2():  # not sure if this is any different to search1
        return await search_object.search()

    async def do_things(self):
        task1, task2 = self.search1(), self.search2()  # schedule tasks
        resp1, resp2 = task1.result(), task2.result()  # wait till tasks are executed
        # you might also do similar trick with process function to run process(resp2) and process(resp1) concurrently
        process(resp2)
        process(resp1)
        do_synchronous_things()  # if this does not rely on resp1 and resp2 it might also be put into separate task to make the computation quicker. To do this use @unsync(cpu_bound=True) decorator
        return thing

app = FastAPI()
@app.post("/")
async def service(user_input):
    result = await my_module.do_things()
    return results

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python3.6 async/await 仍然与 fastAPI 同步工作

说明

如何解决这个问题

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