ファストAPI

第4章. 非同期、同時実行、スターレットツアー

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Starlette は軽量なASGIフレームワーク／ツールキットで、Pythonで非同期ウェブサービスを構築するのに適している。

トム・クリスティ（スターレット開発者

プレビュー

前の章では、開発者が新しい FastAPI アプリケーションを書くときに最初に遭遇することを簡単に紹介した。 この章では、FastAPI の基礎となる Starlette ライブラリ、特に非同期処理のサポートに重点を置く。 Python で「一度に多くのことを行う」複数の方法を概観した後、新しいasync とawaitキーワードが Starlette と FastAPI にどのように組み込まれているかを見る。

スターレット

FastAPIのウェブ・コードの大部分（）は、Tom Christieが作成したStarletteパッケージに基づいている。Starletteは、それ自体でウェブ・フレームワークとして使うこともできるし、FastAPIのような他のフレームワークのライブラリとして使うこともできる。 他のウェブ・フレームワークと同様に、Starletteは通常のHTTPリクエスト・パースとレスポンス生成をすべて処理する。 これは、Flaskの基盤となっているWerkzeugパッケージと似ている（）。

しかし、その最も重要な特徴は、最新のPython非同期Web標準：ASGIをサポートしていることだ。これまで、ほとんどのPython Webフレームワーク（FlaskやDjangoなど）は、従来の同期WSGI標準に基づいていた。Webアプリケーションは、はるかに遅いコード（データベース、ファイル、ネットワークアクセスなど）に接続することが多いため、ASGIはWSGIベースのアプリケーションのブロッキングやビジーウェイトを回避することができる。

その結果、Starletteとそれを使ったフレームワークは、GoやNode.jsアプリケーション に匹敵する、最速のPythonウェブパッケージとなった。

並行処理の種類

StarletteとFastAPIが提供する非同期サポートの詳細に入る前に、同時実行を実装する複数の方法を知っておくと便利だ。

並列コンピューティングでは、タスクが複数の専用CPUに同時に分散される。 これは、グラフィックスやマシン学習のような「数をこなす」アプリケーションでは一般的だ。

コンカレント・コンピューティングでは、各CPUが複数のタスクを切り替えて実行する。 タスクによっては他のタスクよりも時間がかかるものもあり、合計所要時間を短縮したい。 ファイルの読み取りやリモート・ネットワーク・サービスへのアクセスは、CPUで計算を実行するよりも文字通り数千倍から数百万倍遅い。

Webアプリケーションは、この遅い作業の多くを行う。 どのようにすれば、Webサーバ、あるいはどのようなサーバでも高速に動作させることができるのだろうか？ この章では、システム全体から、この章の焦点であるPythonのasync とawait のFastAPIの実装に至るまで、いくつかの可能性について議論する。

分散・並列コンピューティング

もし、、本当に大きなアプリケーション、つまりシングルCPUではハァハァしてしまうようなアプリケーションがあれば、そのアプリケーションを分割して、シングルマシンやマルチマシンの別々のCPUで実行させることができる。 ...