要实现FastAPI并发同时处理100个耗时请求，可以借助异步编程和多线程的技术。在FastAPI中，可以使用Python的协程库asyncio来实现异步编程。通过使用async和await关键字，可以定义异步函数，使得请求可以在等待耗时操作的同时处理其他请求。同时，可以使用多线程来增加并发处理能力。Python提供了threading模块来支持多线...
python自动化如何实现多台执行 使用命令行或脚本文件：你可以编写一个包含所有需要在多台设备上执行的Python命令的脚本文件，然后在每台设备上分别执行该脚本。这种方法简单直观，尤其适合需要按照固定顺序依次执行的脚本。使用Python中的subprocess模块：通过subprocess模块，你可以在一个Python脚本中调用其他Python脚本，并捕获子进程的输出、错...
python并发编程之多进程方式(multiprocessing模块) join方法可以让主进程等待一个或多个子进程执行完毕后再继续执行。如果不需要等待子进程完成，可以不调用join方法，主程序将继续执行。循环创建子进程：在多进程场景中，常与循环搭配使用。可以在主程序中使用循环来创建多个子进程，实现并发执行多个任务。通过使用multiprocessing模块，Python程序可以利用多核CPU...
1. 异步处理： FastAPI 支持异步请求处理，这是提高性能的一种方法。通过使用 `async def` 定义异步路由函数，并使用 `await` 关键字执行异步操作，可以在相同的服务器资源上同时处理多个请求。这可以使用 Python 的 `asyncio` 库来实现。```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI()app.g...
局限：对于计算密集型任务，可能不如多线程高效，因为多线程提供了更好的线程间隔离性与资源管理能力。总结：Asyncio是Python中用于实现高效并发与并行编程的高级工具，通过异步编程模型和事件循环，能够在单线程中高效地处理并发任务。开发者在选择使用Asyncio时，需要根据任务特性和性能需求进行权衡。
