欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

js软件是什么意思(小白学前端的注意事项)

程序员文章站 2024-03-27 13:43:16
python使用fastapi测试;node.js使用fastify;rust则使用actix。选择的python和node框架,是在搜索 “最快的<某语言>api ̶...

python使用fastapi测试;node.js使用fastify;rust则使用actix。

选择的python和node框架,是在搜索 “最快的<某语言>api “时得到的最高结果;rust的actix是一直高度维护的。

测试的基础很简单;在我的macbook pro m1上,每个框架处理来自网络服务器的5000个基本 “hello, world “响应需要多长时间?

我用来运行测试的代码非常简单,显然,我们只关心速度:

python

客户端代码:

<b>import</b> requests

from requests.adapters <b>import</b> httpadapter

from requests.packages.urllib3.util.retry <b>import</b> retry

max_reties = 3

def create_retriable_session():

s = requests.session()

retries = retry(

total=max_reties,

)

s.mount(‘http:<font><i>//’, httpadapter(max_retries=retries))</i></font><font>

s.mount(‘https:</font><font><i>//’, httpadapter(max_retries=retries))</i></font><font>

<b>return</b> s

def main():

s = create_retriable_session()

<b>for</b> _ in range(0, 5000):

s.get(</font><font>”http://127.0.0.1:8000/”</font><font>)

</font>

服务器端,使用fastapi:

from fastapi <b>import</b> fastapi

app = fastapi()

@app.get(<font>”/”</font><font>)

async def root():

<b>return</b> {</font><font>”message”</font><font>: </font><font>”hello world”</font><font>}

</font>

运行服务器:

uvicorn main:app

测试结果:

5.22 s ± 221 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

下面是使用另外一个框架fastfy使用 异步 后的代码:

<b>const</b> fastify = require(‘fastify’)({logger: false})

<b>const</b> port = 8000;

fastify.get(‘/’, async (request, reply) => {

<b>return</b> {message: ‘hello world’}

})

<b>const</b> start = async () => {

<b>try</b> {

await fastify.listen(port)

} <b>catch</b> (err) {

fastify.log.error(err)

process.exit(1)

}

}

start()

再次测试结果:

4.49 s ± 84.7 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

比较结果:

fastapi每秒处理约957.85次,fastfy每秒处理1113.59次。

rust

use actix_web::{app, get, httpresponse, httpserver, responder};

#[get(<font>”/”</font><font>)]

async fn hello() -> impl responder {

httpresponse::ok().body(</font><font>”{\”message\”: \”hello world\”}”</font><font>)

}

#[actix_web::main]

async fn main() -> std::io::result<()> {

httpserver::<b>new</b>(|| {

app::<b>new</b>()

.serb> express = require(‘express’)

<b>const</b> app = express()

<b>const</b> port = 8000

app.get(‘/’, (req, res) => {

res.json({message: <font>”hello world”</font><font>})

})

app.listen(port, () => {

console.log(`example app listening at http:</font><font><i>//localhost:${port}`)</i></font><font>

})

</font>

测试结果:

4.88 s ± 152 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)rust

use actix_web::{app, get, httpresponse, httpserver, responder};

#[get(<font>”/”</font><font>)]

async fn hello() -> impl responder {

httpresponse::ok().body(</font><font>”{\”message\”: \”hello world\”}”</font><font>)

}

#[actix_web::main]

async fn main() -> std::io::result<()> {

httpserver::<b>new</b>(|| {

app::<b>new</b>()

.service(hello)

})

.bind(</font><font>”127.0.0.1:8000″</font><font>)?

.run()

.await

}

</font>

测试结果:

4.32 s ± 58.7 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

比较结果:

我们再次看到,rust比python快,也比fastify快,rust能够每秒处理1157.41个请求,每秒比fastify快44个请求,比fastapi每秒快200个请求。

node.js

只是为了好玩,express是最常见的节点框架,所以我也想测试一下,express比fastify的功能更全面,所以我估计它也会更慢。

<b>const</b> express = require(‘express’)

<b>const</b> app = express()

<b>const</b> port = 8000

app.get(‘/’, (req, res) => {

res.json({message: <font>”hello world”</font><font>})

})

app.listen(port, () => {

console.log(`example app listening at http:</font><font><i>//localhost:${port}`)</i></font><font>

})

</font>

测试结果:

4.88 s ± 152 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

而且确实比fastify要慢。

结论

rust绝对是最快的选择,但它是最好的吗?我不确定我是否能回答这个问题,因为98%的情况下这要取决于。你的团队知道什么?该框架有你需要的功能吗?如果没有,你能建立它吗?如果你没有一个专家团队,学习起来有多容易?该框架在4-5年内存在的可能性有多大?

这些测试有一些注意事项,它们是在python中运行的,所以它们只能以python发出请求的速度运行,而且它们不是多线程的,所以框架也可能不会使用多线程来响应,这取决于python请求库中的会话工作方式。另外,一般来说,node是单线程的,node用队列来伪造并发,但是有一种方法可以解决这个问题,那就是用workers,它允许你在不同的线程上运行多个服务器,这取决于cpu有多少逻辑核心,这在生产中非常有用,因为它有巨大的性能提升,但同样,这些测试不能从中受益。

这篇文章的重点不是让你转到actix/rust的生产服务器上,重点是展示我在学习新东西时喜欢的一种简单的方法,并希望展示测试并不总是要严肃或复杂。