import asyncio
import time

# BAD: 同期I/Oがイベントループをブロック
async def get_price_bad(product_id: int):
    time.sleep(0.1)  # 他のすべてのリクエストを100msブロック!
    return {"product_id": product_id, "price": 9.99}

# GOOD: asyncioでI/Oを処理
async def get_price_good(product_id: int):
    await asyncio.sleep(0.1)  # 非ブロッキング, 他のリクエストは継続
    return {"product_id": product_id, "price": 9.99}

# 関数定義成功

import asyncio
from functools import partial

# 非同期化できない同期関数
def sync_scrape_price(url: str) -> float:
    # requestsライブラリを使用 (同期のみ)
    import requests
    response = requests.get(url, timeout=10)
    return parse_price(response.text)

async def get_price_async(product_id: int):
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # スレッドプールで同期関数を実行 - イベントループをブロックしない
    price = await loop.run_in_executor(
        None,  # デフォルトスレッドプール
        partial(sync_scrape_price, f"https://api.example.com/prices/{product_id}"),
    )
    return {"product_id": product_id, "price": price}

# 関数定義成功

# インストール:uv add orjson
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import ORJSONResponse

app = FastAPI(default_response_class=ORJSONResponse)

@app.get("/api/v1/products")
async def list_products():
    # orjsonは標準ライブラリjsonより3〜10倍高速
    return {"products": [{"id": i, "name": f"Product {i}"} for i in range(100)]}

# 関数定義成功

from fastapi import FastAPI
from starlette.middleware.gzip import GZipMiddleware

app = FastAPI()
app.add_middleware(GZipMiddleware, minimum_size=1000)  # 1KB以上のレスポンスを圧縮

@app.get("/api/v1/products")
async def list_products():
    # 大きなJSONレスポンスが自動的に圧縮される
    return {"products": [...]}  # 50KB → gzipで~5KB

# 関数定義成功

from sqlalchemy import Index

class Product(Base):
    __tablename__ = "products"
    __table_args__ = (
        # よく使うフィルター用の単一カラムインデックス
        Index("ix_products_category", "category"),
        Index("ix_products_created_at", "created_at"),
        # category + 価格範囲クエリ用の複合インデックス
        Index("ix_products_category_base_price", "category", "base_price"),
        # アクティブな製品のみの部分インデックス (PostgreSQL固有)
        Index("ix_products_active", "created_at", postgresql_where=("deleted_at IS NULL")),
    )
    ...

# 実行成功

engine = create_async_engine(
    DATABASE_URL,
    pool_size=25,           # Workerごとの持続的接続数
    max_overflow=10,        # プール枯渇時の追加接続数
    pool_timeout=30,        # 利用可能接続の待機時間
    pool_recycle=1800,      # 30分後に接続を再利用
    pool_pre_ping=True,     # 使用前に接続をテスト
    echo=False,             # 本番ではSQLログを無効化
)

# 実行成功

# 本番:GunicornがUvicornワーカーを管理
gunicorn app.main:app \
    --workers 9 \
    --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker \
    --bind 0.0.0.0:8000 \
    --timeout 120 \
    --graceful-timeout 30 \
    --access-logfile - \
    --error-logfile -

# コマンド実行成功

# Dockerfile内
CMD ["gunicorn", "app.main:app", \
     "--workers", "9", \
     "--worker-class", "uvicorn.workers.UvicornWorker", \
     "--bind", "0.0.0.0:8000"]