如何实现Python并发同时处理100个耗时请求？
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模块来支持多线程编程。可以将每个请求的处理放在一个单独的线程中运行，从而实现并发处理。
原因是，当一个请求执行一个耗时操作时，如果使用同步方式，整个请求处理流程会被阻塞，直到耗时操作完成。这会导致服务器无法处理其他请求，造成性能瓶颈。而使用异步编程和多线程可以在等待耗时操作的同时，处理其他请求，提高服务器的并发处理能力。
需要注意的是，并发处理100个耗时请求并不意味着同时处理100个请求，因为服务器的处理能力是有限的。实际上，服务器可能会根据其资源和配置，限制同时处理的请求数量。因此，在并发处理耗时请求时，需要根据服务器的实际情况进行适当的调优和配置，以确保性能和稳定性。
此外，还可以通过使用负载均衡器、优化数据库查询等技术来进一步提高服务器的并发处理能力，以应对大量的耗时请求。
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如何用python做一个设备运维软件
Python开发的jumpserver跳板机 jumpserver跳板机是一款由Python编写开源的跳板机(堡垒机)系统，实现了跳板机应有的功能。基于ssh协议来管理，客户端无需安装agent。企业主要用于解决：可视化安全管理 特点：完全开源，GPL授权 Python编写，Django开发框架，容易再次开发 实现了跳板机基本功能：认证、授权、审计。
在Python中使用Asyncio系统(3-4)Task 和 Future
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Python教程哪个版本最适合学习?
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