主要观点总结
本文主要介绍了FastAPI的高性能特性，以及其基于协程的异步处理能力。文章详细解释了FastAPI建立在Starlette框架之上，通过异步处理提高并发能力和响应速度。文章还阐述了程序的并发粒度，包括机器间、进程间、线程间和协程间的并发，以及它们之间的资源调度和上下文切换的耗费。特别强调了协程在高并发场景下的优势，其能够在IO等待期间释放线程，从而实现单线程内的并发。此外，文章还区分了协程和异步两个概念，并深入解释了协程的本质原理，包括超级循环和IO多路复用原理。最后，提及了FastAPI全套视频课程的更新和当前的半价优惠。
关键观点总结
关键观点1: FastAPI的高性能特性
FastAPI建立在Starlette框架之上，通过异步处理提高并发能力和响应速度。其高性能主要来自于对协程的原生使用。
关键观点2: 程序的并发粒度
程序的并发粒度包括机器间、进程间、线程间和协程间。协程是在一个线程内实现的并发，其调度和上下文的耗费最少，对于高并发场景最为高效。
关键观点3: 协程和异步的区别
协程是一种特殊的函数，可以在执行过程中暂停和恢复。异步是一种编程模式，通过非阻塞的方式处理多个任务，依赖于协程来实现。简单来说，协程是实现异步编程的基础。
关键观点4: 协程的本质原理
协程的核心原理包括超级循环和IO多路复用。通过至尊循环（即超级循环）和任务调度器，配合IO多路复用原理，协程可以在单线程内实现并发。
关键观点5: FastAPI全套视频课程的更新和优惠
FastAPI全套视频课程正在更新中，当前提供半价优惠。
文章预览
简单来总结： FastAPI 构建在 Starlette 之上，Starlette 是一个高性能的异步 ASGI 框架。 通过异步处理，FastAPI 可以在 I/O 操作（如数据库查询、外部 API 请求等）等待期间释放线程，使其处理其他请求，从而大幅提高并发能力和响应速度。 1 程序的并发粒度 机器 之间并行：例如大数据技术，Hadoop/Hive/Spark 多 进程 并行：例如启动多个Python进程提供服务 多 线程 并发：单个进程中，启动很多个线程提供服务； 多 协程 并发：单个线程使用协程机制，提供并发能力； 2 FastAPI的高性能来自于协程的能力 概念细化推导过程： 程序的并发粒度有：机器间、进程间、线程间、协程间 从机器>进程>线程>协程的顺序，程序运行花费的资源调度耗费、程序上下文切换的耗费，从大到小递减； 协程是在一个线程内实现的并发，协程的并发任务之间调度和上下文的耗费最少
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