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從 Flask 邁向 FastAPI 的心路歷程 - 用房屋估價模型服務體驗急速開發、高效能的快感! - 陳家丞

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tags: PyConTW2021

選擇FastAPI的理由

  • 支援Type Hint
  • 支援同步與非同步API: WSGI, ASGI
  • OPEN API 規範
  • 自動生成 api doc

業務通點 - 房屋估價流程

  • 估價流程繁複，產生斷點
  • 玉山e指房貸服務→提供房價試算
  • 使用ML方式去優化智能估價模型

改造模型的緣由

  • 透過cprofile與pyinstrument在運算過程中 multithread_all的時間佔比非常重

改造方式

  • route 定義方式調整
  • api input/output檢查
    • Flask檢查方式繁瑣參數多
    • Flask-Restful檢查方便但功能有限
    • FastAPI整合了pydantic作為檢查方式，更為彈性
  • 同步/非同步使用
    • Flask
      • 同步：run函數等結果
      • 非同步：須加上 async/await字眼
      • multithread_all
        • 省下很多queue消耗
  • API Sepc文件
    • Flask必須額外撰寫swagger.json才能產生WebUI網站，容易造成資訊不一致情形
    • FastAPI將api服務啟用後就會即時更新到spec的部分，統一的溝通規格

三個套件的比較

  • FastAPI
  • Flask
  • Flask-Restful

兩個框架的比較

  • 單次呼叫上 FastAPI 比 Flask 快一點點
  • user/worker數接近時，兩者回應時間差不多
  • 資源消耗來看FastAPI在cpu/mem上的消耗的比較少

轉換心路歷程

  • 同部非同步的注意事項
    • scenario
      • 同步
        • 較少IO bound
        • 執行速度夠快
      • 非同步
        • IO bound較多時
        • CPI bound執行時間佔比過重
      • 地雷：race condition

SQL model (ORM)

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