开发API？ FastAPI有效处理长时间运行任务的策略!-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了开发API？ FastAPI有效处理长时间运行任务的策略!。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

快速且高效地构建API是现代软件开发的一个基础方面。然而，由于数据处理、第三方服务调用或复杂计算等原因，经常会遇到执行时间较长的API端点。面对这样的情况，确保这些长时间运行的任务不会降低用户体验或系统性能至关重要。本博客文章旨在指导您如何在FastAPI中管理长时间运行的任务。

长时间运行API端点的挑战

用户体验：响应时间过长可能会导致用户体验差。
资源利用：长时间运行的任务可能会消耗大量系统资源，从而可能影响
其他任务的性能。
错误处理：执行时间长的任务更容易出错，需要健壮的错误处理机制。

管理长时间运行任务的最佳实践

异步端点

您可以使用Python的async def语法在FastAPI中定义异步端点，这有助于I/O绑定操作。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def read_root():
    # 执行一个长时间运行的任务
    return {"message": "done"}

后台任务

FastAPI允许您运行可以在响应已发送后继续处理的后台任务。

from fastapi import BackgroundTasks, FastAPI

app = FastAPI()

def long_running_task():
    # 执行一个长时间运行的任务
    pass

@app.get("/")
async def read_root(background_tasks: BackgroundTasks):
    background_tasks.add_task(long_running_task)
    return {"message": "任务正在后台运行"}

使用Celery进行分布式任务队列

对于特别长时间运行的任务，您可以将它们卸载到像Celery这样的任务队列。

from fastapi import FastAPI
from celery import Celery

app = FastAPI()
celery_app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@celery_app.task
def long_running_task():
    # 执行一个长时间运行的任务
    pass

@app.get("/")
def read_root():
    long_running_task.apply_async()
    return {"message": "任务正在后台运行"}

通知用户的策略

一旦任务被卸载或变为异步，通知用户其完成状态是必要的。以下是实现这一目标的一些策略：

轮询
在这种方法中，客户端最初接收一个任务ID，然后反复轮询一个端点以检查任务的状态。

服务端：

from fastapi import FastAPI
from some_task_queue import some_task_queue

app = FastAPI()

@app.post("/start_task/")
def start_task():
    task_id = some_task_queue.enqueue("long_running_task")
    return {"task_id": task_id}

@app.get("/get_result/{task_id}")
def get_result(task_id: str):
    result = some_task_queue.get_result(task_id)
    return {"result": result}

客户端：

async function startAndPollTask() {
  const response = await fetch('/start_task/');
  const task = await response.json();
  
  let result;
  do {
    const resultResponse = await fetch(`/get_result/${task.task_id}`);
    result = await resultResponse.json();
    if (result.is_done) {
      break;
    }
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
  } while(true);
  
  console.log("Final result:", result);
}

Webhooks
这里，客户端提供一个回调URL，服务器可以在任务完成后将结果POST到这个URL。

服务端：

from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks
import requests

app = FastAPI()

def long_running_task(callback_url):
    # 执行长时间的任务
    result = "some_result"
    requests.post(callback_url, json={"result": result})

@app.post("/start_task/")
async def start_task(background_tasks: BackgroundTasks, callback_url: str):
    background_tasks.add_task(long_running_task, callback_url)
    return {"status": "任务已开始"}
    ```
3. WebSockets
您可以在客户端和服务器之间建立WebSocket连接，以在任务完成时发送结果。

服务端：

from fastapi import FastAPI, WebSocket

app = FastAPI()

@app.websocket(“/ws/”)
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
await websocket.accept()
# 长时间运行的任务
result = “some_result”
await websocket.send_json({“result”: result})

客户端：

const socket = new WebSocket(‘ws://localhost:8000/ws/’);

socket.addEventListener(‘message’, function(event) {
const result = JSON.parse(event.data);
console.log(“Received result:”, result);
});

4. 服务器推送事件（SSE）
SSE允许服务器通过单个HTTP连接发送更新和最终结果。

服务端：

from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse

app = FastAPI()

@app.get(“/task_status/”)
def get_status():
def event_stream():
# 长时间运行的任务
result = “some_result”
yield f"data: {result}\n\n"
return StreamingResponse(event_stream(), media_type=“text/event-stream”)
```
客户端：

const eventSource = new EventSource('/task_status/');

eventSource.onmessage = function(event) {
    const result = event.data;
    console.log("Received result:", result);
};

结论

长时间运行的任务在API设计中可能会带来挑战，但FastAPI提供了各种功能和技巧来有效地处理它们。无论是异步编程、后台任务，还是像Celery、Webhooks和WebSockets这样的高级策略，您都可以根据API的需求选择合适的方法。遵循这些最佳实践和策略，您可以确保长时间运行的任务得到有效管理，而不会损害用户体验或系统性能。

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