• Jupyter 本身已经启动了 asyncio event loop
• uvicorn.run() 内部会调用 asyncio.run()
• 于是：
  loop 已存在 → uvicorn 再建 loop → 直接 RuntimeError

👉 这不是你代码的问题，是运行环境冲突

二、正确解决方案（按推荐顺序）

✅ 方案 1（强烈推荐）：用 uvicorn.Server（Jupyter 官方解法）

这是唯一干净、可控、不 hack 的方式。

import uvicorn
import asyncio

config = uvicorn.Config(
    app,
    host="0.0.0.0",
    port=port,
    log_level="info",
)

server = uvicorn.Server(config)

await server.serve()

📌 关键点：

• 不要用 uvicorn.run()
• 直接 await server.serve()
• 完全兼容 Jupyter 的 event loop

---

✅ 方案 2：在后台线程启动 uvicorn（实用但稍脏）

import threading
import uvicorn

def run():
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port)

threading.Thread(target=run, daemon=True).start()

📌 适合：

• 临时调试
• 不想改 FastAPI 结构

⚠ 不适合：

• 长期服务
• 热重载
• 精细生命周期控制

---

⚠ 方案 3：nest_asyncio（不推荐生产）

import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port)

📌 适合教学 / demo
🚫 不适合真实服务

三、你不该在 Jupyter 里做的事 ❌

uvicorn.run(app, ...)

asyncio.run(uvicorn.run(...))

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(...)

👉 都是 反模式

四、最佳实践建议（经验总结）

✅ 开发期

• Jupyter：只做

  • API 逻辑
  • 数据验证
  • 单元测试

• 终端跑服务：

uvicorn main:app --reload --port 8000

---

✅ 如果你一定要 Notebook + 服务

👉 只用 Server + await serve()

---

五、最小可运行示例（FastAPI + Jupyter）

from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"msg": "hello"}

config = uvicorn.Config(app, host="0.0.0.0", port=8000)
server = uvicorn.Server(config)

await server.serve()