Python FastAPI实现异步任务队列执行
在现代的Web开发中，我们经常会遇到需要执行一些耗时的任务，比如发送邮件、生成报表、处理大量数据等。为了不阻塞主线程，我们可以使用异步任务队列来进行任务执行。本文将介绍如何使用Python的FastAPI框架实现异步任务队列的执行。
FastAPI简介
FastAPI是一个现代的高性能web框架，基于Python 3.6+的类型提示。它具有强大的性能，支持异步请求处理，并且自动生成文档。结合FastAPI和异步任务队列，我们可以高效地处理各种异步任务。
实现步骤
步骤一：安装依赖
首先，我们需要安装FastAPI和Celery库：
pip install fastapi
pip install celery
步骤二：创建FastAPI应用
我们首先创建一个FastAPI应用，定义一个异步任务接口：
from fastapi import FastAPI
import asyncio
app = FastAPI()
@app.get("/task")
async def run_task():
await asyncio.sleep(5)
return {"message": "Task executed successfully"}
步骤三：配置Celery
接下来，我们需要配置Celery异步任务队列。我们可以创建一个celery_worker.py文件：
from celery import Celery
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
@app.task
def run_task():
return "Task executed successfully"
步骤四：启动Celery Worker
启动Celery Worker来处理异步任务：
celery -A celery_worker worker --loglevel=info
步骤五：调用异步任务
最后，在FastAPI应用中调用Celery异步任务：
from fastapi import FastAPI
from celery import Celery
app = FastAPI()
celery = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
@app.get("/task")
async def run_task():
task = celery.send_task('celery_worker.run_task')
task.wait()
return {"message": "Task executed successfully"}
序列图
我们可以使用Mermaid语法来绘制序列图，展示FastAPI和Celery之间的交互过程：
sequenceDiagram
participant FastAPI
participant Celery
FastAPI->>Celery: 调用异步任务接口
Celery->>Celery: 处理异步任务
Celery-->>FastAPI: 返回任务执行结果
旅行图
最后，我们可以使用Mermaid语法来展示整个异步任务执行的旅程过程：
journey
title 异步任务执行旅程
section 创建FastAPI应用
FastAPI(创建FastAPI应用)
section 配置Celery
FastAPI(创建FastAPI应用)-->Celery(配置Celery)
section 启动Celery Worker
Celery(配置Celery)-->Celery(启动Celery Worker)
section 调用异步任务
FastAPI(创建FastAPI应用)-->Celery(调用异步任务)
section 任务执行
Celery(调用异步任务)-->Celery(处理异步任务)
section 返回结果
Celery(处理异步任务)-->FastAPI(返回执行结果)
通过以上步骤，我们已经成功实现了使用Python FastAPI框架来执行异步任务队列。借助FastAPI的高性能和Celery的强大异步任务处理能力，我们可以处理各种耗时任务而不影响主线程的性能。希望本文能帮助你更好地理解和应用异步任务队列的执行。
