建设一个基础的 FastAPI 应用来实例化并发请求处理非常直观。我们将以一个 main.py 文件为起点，将如下代码填充进去：
from fastapi import FastAPI
import asyncio
（图片来自网络侵删）app = FastAPI()
@app.get("/")
async def root():
tasks = []
async def perform_task(task_id):
# 这里可以编写你的并发请求逻辑
await asyncio.sleep(1)
return f"Task {task_id} completed."
for i in range(5):
task = asyncio.create_task(perform_task(i))
tasks.append(task)
results = await asyncio.gather(tasks)
return results
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)
这段代码设定了一个 / 根路由，并在此处定义了一个异步函数 root()。函数会配置五个异步任务，并利用 asyncio.gather() 等待它们一并完成。每个任务执行时都会调用 execute_task 异步函数，并伪造一个耗时 1 秒的动作。任务全部执行完毕后，它们的返回结果会集中呈现。
二、运行你的 FastAPI 应用要启动你的 FastAPI 应用，需要借助 uvicorn 这样的 ASGI 服务器实现。确保 uvicorn 已在系统上安装，可以通过下列 pip 命令完成安装：
pip install uvicorn
在 IDE 中打开命令行界面，切换至含有 main.py 文件的文件夹。执行接下来的指令来启动服务：
uvicorn main:app --reload
现在，访问 http://localhost:8000/ 将展示出并行处理请求的结果。
三、调试 FastAPI 应用
对于使用 FastAPI 的开发者而言，接口的调试同样重要。这要求有一个强大的接口测试工具以确保一切按计划运作。
可以通过 Apifox 方便地调试 FastAPI。举例来说，要快速测试单个接口，你只需在 Apifox 中创建一个项目，并在 "调试模式" 里填入请求信息，便可迅速发送请求并得到反馈。
四、结语
文章重点介绍了利用 FastAPI 如何高效地执行并发请求。通过编写异步方法和使用 asyncio.gather()，同时运行多项任务成为可能，并能在完结后立即获取全部结果。这种处理并行请求的策略极大提升了 Web 应用的响应速度和实时处理能力。
在我们的案例中，我们用简单的代码模拟五个并行任务及它们的执行情况。根据实际应用需求，这些任务和它们的复杂度可以灵活调整。
总而言之，FastAPI 凭借其出色的特性和性能，使得并发请求变得更为灵活和高效，是构筑现代化、高速 Web 应用的理想选择。
五、知识扩展了解更多 FastAPI 相关使用技巧：
FastAPI 中怎么使用 WebSocket 协议FastAPI 快速 crud（增删改查）
