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FastAPI本地部署时连接被拒绝的解决方案

碧海醫心

碧海醫心

发布时间:2026-02-06 11:45:49

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来源于php中文网

原创

FastAPI本地部署时连接被拒绝的解决方案

fastapi应用启动失败导致客户端请求报错“connection refused”,根本原因是请求代码与服务启动逻辑混在同一文件中,导致请求在服务器尚未就绪时即发起。本文提供正确分离服务与测试代码的方法,并给出完整可运行示例。

在使用 FastAPI 构建本地机器学习预测服务时,一个常见但易被忽视的错误是:将客户端请求代码(如 requests.post())与服务定义写在同一 Python 文件中,并直接通过 uvicorn main:app --reload 启动。这会导致程序在 Uvicorn 尚未完成服务器初始化前,就执行了 HTTP 请求,而此时 localhost:8000 尚未监听任何端口,Windows 系统因此返回 [WinError 10061] No connection could be made because the target machine actively refused it —— 即“目标机器主动拒绝连接”。

✅ 正确做法是严格分离「服务端」与「客户端」逻辑:

  1. 服务端文件(main.py)仅负责定义 API 和启动服务,不包含任何 requests 调用;
  2. 客户端请求应独立运行(如通过 Postman、curl 或单独的 test_client.py 文件)。

以下是重构后的推荐结构:

? main.py(纯服务端,无请求逻辑):

RMI远程方法调用 word版
RMI远程方法调用 word版

Raza Microelectronics, Inc.(RMI公司)是勇于创新的信息基础架构半导体解决方案领导厂商,其产品广泛地被应用于改善不断演进的信息基础设施。在这个演进过程中,数据中心和家庭之间的连接在强度和速率方面都逐渐升级;安全和智能化已经成为每一个网络系统环境的要求;同时,边缘网络日益成为瓶颈,促使业界需要更具扩展能力及成本优势的智能网络接入方法。RMI公司为信息基础架构设计并提供多样化的解决方案,为下一代灵活的企业和数据中心应用、智能接入和数字影像系统奠定基础。 RMI远程方法调用目录 一、

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from fastapi import FastAPI
import pickle
import numpy as np
from typing import List

app = FastAPI()

def predict(data: List[float]) -> int:  # 假设模型输出为整数标签
    with open("model.pkl", "rb") as f:
        model = pickle.load(f)
    data_array = np.array(data).reshape(1, -1)
    prediction = model.predict(data_array)[0]  # 返回标量而非数组
    return int(prediction)

@app.post("/predict")
def predict_route(data: List[float]):
    pred = predict(data)
    return {"prediction": pred}

? test_client.py(独立客户端,用于验证):

import requests
import json

# 确保先运行 uvicorn main:app --reload,再执行此脚本
with open('test_data.json') as f:
    test_data = json.load(f)  # 格式应为 [1.2, 3.4, 5.6, ...]

try:
    response = requests.post("http://localhost:8000/predict", json=test_data)
    response.raise_for_status()  # 抛出HTTP错误(如400/500)
    print("✅ 成功响应:", response.json())
except requests.exceptions.ConnectionError:
    print("❌ 连接失败:请确认 FastAPI 服务已启动(uvicorn main:app --reload)且端口未被占用。")
except requests.exceptions.HTTPError as e:
    print(f"❌ HTTP 错误: {e}")

⚠️ 注意事项:

  • ✅ 运行顺序必须为:先启动服务 → uvicorn main:app --reload(保持终端运行)→ 再执行 python test_client.py
  • ✅ test_data.json 应为一维浮点数列表(如 [2.1, 0.8, 3.3]),与模型输入维度一致;
  • ✅ 若端口 8000 被占用,可通过 --port 8001 指定其他端口;
  • ⚠️ 避免在 main.py 中 import requests 并调用 post() —— 这会破坏 FastAPI 的异步生命周期,引发竞态条件。

总结:FastAPI 是异步 Web 框架,其服务启动是延迟且非阻塞的。将测试逻辑耦合进服务文件,本质上是“让服务器自己给自己发请求”,而该请求必然早于服务就绪时间点,从而必然失败。遵循关注点分离原则,即可彻底规避此类连接异常。

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