好的，所以我正在对 进行比较研究using ASYNC vs without using ASYNC in FastAPI。然而，我得到了一些意想不到的结果，并且不明白为什么。

这是设置 1：

不使用异步的 API

import uvicorn
from fastapi import FastAPI
import PIL.Image as Image
import requests
from loguru import logger
import sys

log_format = "{level} {process}-{thread} {time} {name}:{line} - {message}"
logger.remove()
logger.add(sys.stderr, format=log_format, backtrace=True, diagnose=True)
logger.add("logs/" + "t_{time}.log", format=log_format, colorize=True, backtrace=True, diagnose=True)

Image.MAX_IMAGE_PIXELS = None

def get_the_image_from_net():
    a = requests.get("https://eoimages.gsfc.nasa.gov/images/imagerecords/73000/73751/world.topo.bathy.200407.3x21600x21600.A1.jpg")
    return True


app = FastAPI()

@app.get("/expectoPatronum")
def get_image_of_the_new_world():
    """
    Gets Image of the World
    """
    logger.info("Received request for getting …

这是我的项目结构：

\xe2\x94\x82   .gitignore\n\xe2\x94\x82   README.md\n\xe2\x94\x82   requirements.txt\n\xe2\x94\x82   start.py\n\xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80app\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82   main.py\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80apis\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82   \xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80v1\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82       \xe2\x94\x82   __init__.py\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82       \xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80routes\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82       \xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82   evaluation_essentials.py\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82       \xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82   training_essentials.py\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80models\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82   request_response_models.py\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82   __init__.py\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82\n

这是最外面的样子start.py：

\xe2\x94\x82   .gitignore\n\xe2\x94\x82   README.md\n\xe2\x94\x82   requirements.txt\n\xe2\x94\x82   start.py\n\xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80app\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82   main.py\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80apis\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82   \xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80v1\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82       \xe2\x94\x82   __init__.py\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82       \xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80routes\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82       \xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82   evaluation_essentials.py\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82       \xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82   training_essentials.py\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80models\n\xe2\x94\x82   \xe2\x94\x82 …

我正在我的组织中开发基于 REACT 的网络应用程序 POC。有一个问题表，对于每个问题，我必须在表中提供一个按钮，当用户单击该按钮时，它将打开一个模式，通过 API 调用获取该问题的数据，然后将数据广播到那个模态。

问题：假设我在该表中列出了 300 个问题，因此有 300 个可单击按钮用于打开模式和调用 API。现在的问题是，每当该表加载时，它都会立即调用所有 300 个问题的 API，但我希望每个 API 仅在用户单击相应按钮时调用！

这是迄今为止我管理的模态组件的代码：

import React, { FunctionComponent, useState, useEffect } from 'react'; // importing FunctionComponent
import { Modal, Button } from 'react-bootstrap';

type IssueReportProps = {
    issueInfo: any
}

const IssueReport: FunctionComponent<IssueReportProps> = ({ issueInfo }) => {
    const issueNumber: string = issueInfo.number;
    const [show, setShow] = useState(false);
    const [diagnosisInfo, setdiagnosisInfo] = useState({});
    const handleClose = () => setShow(false);
    const handleShow = () …

我有下面提到的 Oracle SQL 查询。它对于版本 > 12 运行得很好。但是对于版本 < 12，它给出的错误是SQL command not properly ended（错误代码：ORA-00933）。

询问：

select
    LEAST(ROUND(SUM((BLOCKS*BLOCK_SIZE)/1024/1024/1024)),200) GB, 
    to_char(COMPLETION_TIME,'MM.DD.YYYY') COMPLETION_DATE 
from 
    v$archived_log 
where 
    trunc(COMPLETION_TIME,'DD') > sysdate - 30 
group by to_char(COMPLETION_TIME,'MM.DD.YYYY') 
order by SUM((BLOCKS*BLOCK_SIZE)/1024/1024/1024) DESC 
FETCH FIRST 1 ROWS ONLY

查询的作用：它获取过去 30 天的最大存档大小以及最大存档大小发生的日期。

我使用 cx_Oracle 通过 Python 运行此查询。