如何调整FastAPI的run_in_threadpool线程池大小？
Uvicorn自身并不提供调整线程池大小的配置选项。然而，我们可以通过自定义线程池来控制FastAPI中同步函数的执行线程数。FastAPI会自动将未标记为async的视图函数放入线程池执行，而这正是run_in_threadpool函数发挥作用的地方。需要注意的是，run_in_threadpool函数并非FastAPI的功能，而是Starlette提供的。
Starlette的run_in_threadpool函数使用方法如下：
睿拓企业网站系统1.2
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睿拓智能网站系统-睿拓企业网站系统1.2免费版软件大小:6M运行环境：asp+access本版本是永州睿拓信息企业网站管理系统包括了企业网站常用的各种功能，带完整的后台管理系统，本程序无任何功能限制下载即可使用，具体功能如下。1.网站首页2.会员注册3.新闻文章模块4.产品图片展示模块5.人才招聘模块6.在线留言模块7.问卷调查模块8.联系我们模块9.在线QQ客服系统10.网站流量统计系统11.后
from starlette.background import run_in_threadpool
def my_blocking_function(arg):
# 同步阻塞函数
...
# 在异步函数中使用run_in_threadpool
async def async_function():
result = await run_in_threadpool(my_blocking_function, arg)
...
要自定义线程池大小，需要先创建一个ThreadPoolExecutor，然后将其传入run_in_threadpool函数：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from starlette.background import run_in_threadpool
# 创建自定义线程池，设置最大工作线程数为10
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)
# 在异步函数中使用自定义线程池
async def async_function():
result = await run_in_threadpool(executor, my_blocking_function, arg)
...
通过这种方式，即可在FastAPI应用中使用自定义大小的线程池来处理同步任务。 记住将自定义的executor实例传递给run_in_threadpool函数。
