from collections.abc import AsyncGenerator
from contextlib import AbstractContextManager
from contextlib import asynccontextmanager as asynccontextmanager
from typing import TypeVar

import anyio.to_thread
from anyio import CapacityLimiter
from starlette.concurrency import iterate_in_threadpool as iterate_in_threadpool  # noqa
from starlette.concurrency import run_in_threadpool as run_in_threadpool  # noqa
from starlette.concurrency import (  # noqa

你已經看過如何使用提供的 `TestClient` 來測試你的 FastAPI 應用。到目前為止，你只看到如何撰寫同步測試，沒有使用 `async` 函式。

在測試中能使用非同步函式會很有用，例如當你以非同步方式查詢資料庫時。想像你想測試發送請求到 FastAPI 應用，然後在使用非同步資料庫函式庫時，驗證後端是否成功把正確資料寫入資料庫。

來看看怎麼做。

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

若要在測試中呼叫非同步函式，測試函式本身也必須是非同步的。AnyIO 為此提供了一個好用的外掛，讓我們可以標示某些測試函式以非同步方式執行。

## HTTPX { #httpx }

即使你的 FastAPI 應用使用一般的 `def` 函式而非 `async def`，它在底層仍然是個 `async` 應用。

import anyio
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse

app = FastAPI()


async def fake_video_streamer():
    for i in range(10):
        yield b"some fake video bytes"
        await anyio.sleep(0)


@app.get("/")
async def main():

在测试中能够使用异步函数可能会很有用，比如当您需要异步查询数据库的时候。想象一下，您想要测试向 FastAPI 应用程序发送请求，然后验证您的后端是否成功在数据库中写入了正确的数据，与此同时您使用了异步的数据库的库。

让我们看看如何才能实现这一点。

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

如果我们想在测试中调用异步函数，那么我们的测试函数必须是异步的。 AnyIO 为此提供了一个简洁的插件，它允许我们指定一些测试函数要异步调用。

## HTTPX { #httpx }

即使您的 **FastAPI** 应用程序使用普通的 `def` 函数而不是 `async def` ，它本质上仍是一个 `async` 异步应用程序。

Let's look at how we can make that work.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

If we want to call asynchronous functions in our tests, our test functions have to be asynchronous. AnyIO provides a neat plugin for this, that allows us to specify that some test functions are to be called asynchronously.

## HTTPX { #httpx }

"""
Regression test: preserve order when using list[bytes] + File()
See https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/14811
Fixed in PR: https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14884
"""

from typing import Annotated

import anyio
import pytest
from fastapi import FastAPI, File
from fastapi.testclient import TestClient
from starlette.datastructures import UploadFile as StarletteUploadFile


def test_list_bytes_file_preserves_order(

Ref: https://github.com/fastapi/fastapi/issues/14680
"""

from collections.abc import AsyncIterable

import anyio
import pytest
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse

pytestmark = [
    pytest.mark.anyio,
    pytest.mark.filterwarnings("ignore::pytest.PytestUnraisableExceptionWarning"),
]


app = FastAPI()

テストで非同期関数を使えると、たとえばデータベースへ非同期にクエリする場合などに便利です。非同期データベースライブラリを使いながら、FastAPI アプリにリクエストを送り、その後バックエンドが正しいデータをデータベースに書き込めたかを検証したい、といったケースを想像してください。

その方法を見ていきます。

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

テスト内で非同期関数を呼び出したい場合、テスト関数自体も非同期である必要があります。AnyIO はこれを実現するための便利なプラグインを提供しており、特定のテスト関数を非同期で呼び出すことを指定できます。

## HTTPX { #httpx }

**FastAPI** アプリケーションが通常の `def` 関数を使っていても、その内側は依然として `async` アプリケーションです。

def stream_image_no_async_no_annotation():
    with read_image() as image_file:
        yield from image_file
```

prefer this over returning a `StreamingResponse` directly:

```python
# DO NOT DO THIS

import anyio
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse
from app.utils import read_image

app = FastAPI()


class PNGStreamingResponse(StreamingResponse):
    media_type = "image/png"

## ty

If ty is available, use it to check types.

## Asyncer

When needing to run blocking code inside of async functions, or async code inside of blocking functions, suggest using Asyncer.

Prefer it over AnyIO or asyncio.

Install:

```bash
uv add asyncer
```

Run blocking sync code inside of async with `asyncify()`:

```python
from asyncer import asyncify
from fastapi import FastAPI