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背景

sy项目通过MQ接受业务系统的业务数据，通过运行开发者开发的python脚本执行业务系统与财务系统数据的一致性校验。

sy系统需要每天运行大量的python脚本。目前使用falsk日运行6W+次python脚本，由于性能存在瓶颈，需要引入

新的fastapi框架，来解决cpu、内存性能压榨不够及目前的性能瓶颈。本文目标给出两者的性能测试报告。

(资料图片仅供参考)

给出选择哪个框架的性能数据支撑。

apache ab介绍

apache ab性能测试

安装

yum -y install httpd-tools

部分参数说明

-n 执行的请求总数

-c 并发数, 同时执行的数量, c不能大于n
-p post请求指定的文件
-T header Content-type值，默认为 "text/plain"

测试get请求

ab -c 10 http://127.0.0.1:8081/cppla

测试post请求

ab -n 100 -c 10 -T "application/json" -p httpjson.txt http://127.0.0.1:8081/cppla1

// httpjson.txt的内容
{"recordId": 123}

测试计划

模拟真实每次请求调用脚本，分别对每一个数量级的请求量进行测试。

测试代码

处理post请求，延时3s返回结果。flask启动20个进程。fastapi启动一个进程。

## flask 代码
# coding: utf-8
from gevent import monkey
from gevent.pywsgi import WSGIServer
import requests
import datetime
import os
from multiprocessing import cpu_count, Process
from flask import Flask, jsonify,request
import json
import traceback
import importlib
from loguru import logger
import time
app = Flask(__name__)
# 执行run方法
@app.route("/cppla1", methods=["POST", "GET"])
def cppla1():
    data = request.json
    time.sleep(3)
    return data
# 启动监听ip、端口
def run(MULTI_PROCESS):
    if MULTI_PROCESS == False:
        WSGIServer(("0.0.0.0", 8081), app).serve_forever()
    else:
        mulserver = WSGIServer(("0.0.0.0", 8081), app)
        mulserver.start()
        def server_forever():
            mulserver.start_accepting()
            mulserver._stop_event.wait()
       # for i in range(cpu_count()):
        for i in range(20):
            logger.info("启动进程第几个:{}", i)
            p = Process(target=server_forever)
            p.start()
if __name__ == "__main__":
    # 单进程 + 协程
    # run(False)
    # 多进程 + 协程
    log_init()
    run(True)

## fastapi
# coding: utf-8
# import web framework
from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from fastapi.responses import JSONResponse
# import base lib
import datetime
import os
import requests
import json
import traceback
import importlib
from loguru import logger
import time
app = FastAPI()
@app.post("/cppla1")
def function_benchmark(data:dict):
    time.sleep(3)
    return {"item": data}
# 启动监听ip、端口
if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8081)

测试结果

结论

fastapi是flask性能的3倍，推荐使用fastap。

到此这篇关于Python flask与fastapi性能测试方法介绍的文章就介绍到这了,更多相关flask与fastapi性能测试内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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