fastapi异步处理模板

    from fastapi import FastAPI
    from pydantic import BaseModel

    # 1. 初始化 FastAPI 应用实例
    app = FastAPI(
        title="字符串处理接口",  # 接口文档标题
        description="接收单个字符串，返回处理后的字符串",  # 接口文档描述
        version="1.0.0"  # 版本
    )

    # 2. 定义请求体模型（Pydantic 校验，确保输入为字符串）
    class StringRequest(BaseModel):
        input_str: str  # 输入参数字段，严格校验为字符串类型
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    # 3. 定义接口：POST 请求，接收字符串→返回字符串
    @app.post("/process-string", summary="字符串处理接口", response_description="处理后的字符串结果")
    async def process_string(request: StringRequest):
        """
        字符串处理核心接口
        - **input_str**: 传入需要处理的原始字符串（必填，字符串类型）
        """
        # 核心业务逻辑：此处可替换为你的自定义处理逻辑（如拼接、过滤、调用其他函数等）
        # 示例：在原始字符串后拼接「- 已处理」
        processed_str = f"{request.input_str} - 已处理"
        loop = asyncio.get_running_loop()
        
        # 方式1：使用默认线程池
        task1 = loop.run_in_executor(None, fun, request.input_str)
        # 返回结果：字典格式，key 为 output_str，value 为处理后的字符串
        a=await asyncio.gather(task1)
        return a[0]
    
    @app.post("/test", summary="字符串处理接口", response_description="处理后的字符串结果")
    async def process_string2(request: StringRequest):
            """
            字符串处理核心接口
            - **input_str**: 传入需要处理的原始字符串（必填，字符串类型）
            """
            # 核心业务逻辑：此处可替换为你的自定义处理逻辑（如拼接、过滤、调用其他函数等）
            # 示例：在原始字符串后拼接「- 已处理」

            return '1'
    
    

    # 4. 启动入口（直接运行该文件即可）
    if __name__ == "__main__":
        import uvicorn
        # 启动服务：host=0.0.0.0 允许外部访问，port=8000 端口可自定义
        uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=9004)