这样我们启动了两个独立的进程,一个是 celery 的 worker,一个是 fastapi 的 app,这样做没问题,且生产环境下是严格要求分开运行的,不过,开发环境下如果这样做就太低效了。 3、开发环境下如何一条命令启动 如果不使用两个终端来启动两个命令,我们可以使用 Celery 提供的测试实用程序在后台线程中启动 celery worker,...
Celery是一个分布式任务队列,使用AMQP(高级消息队列协议)作为中间件,允许你在不同的机器或进程上异步执行任务。一、异步任务异步任务是指在执行过程中不阻塞主程序的执行,可以同时执行其他任务。FastAPI本身并不直接支持异步操作,但可以通过集成Celery来实现。 安装依赖首先,确保已安装FastAPI、Celery和Redis的相关依赖。你...
# celery_config.py# 用于定义 Celery 任务的配置文件。importosfromceleryimportCeleryfromdotenvimportload_dotenv load_dotenv()# 加载环境变量以获取配置信息celery_app=Celery(__name__,broker=os.getenv("CELERY_BROKER_URL"),backend=os.getenv("CELERY_RESULT_BACKEND"))celery_app.conf.update(imports=['app...
在main.py 中,处理用户请求并调度 Celery 任务:# app/main.py from fastapi import FastAPI from app.tasks import example_task, schedule_task_at from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class TaskRequest(BaseModel): interval_in_minutes: int data: str @app.post("/schedule-task/") async ...
一、FastAPI和Celery结合实现定时任务和异步任务。 1. 安装所需的库 首先,确保你已安装fastapi,celery及其相关的库。例如,使用RabbitMQ作为消息代理,你可能需要: pip install fastapi[all] celery[redis] 2. 设置Celery 在你的项目中,创建一个新的celery_app.py: ...
其中Celery 来执行异步任务,RabbitMQ 作为消息队列,MongoDB 存储任务执行结果,FastAPI 提供 Web 接口。 以上所有模块均可使用Docker一键部署。 下面为 Demo 使用方法: 1、确保本机已安装 Docker、Git 2、下载源代码: 代码语言:javascript 复制 git clone https://github.com/aarunjith/async-demo.git ...
1.Celery: 分布式任务队列,适合处理长时间运行的任务。 # 安装celery # pip install celery # celery_task.py from celery import Celery app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0') @app.task def add(x, y): return x + y ...
LLama2: 使用 FastAPI、Celery、Redis 和 Docker 构建可扩展的聊天机器人www.icnma.com/llama2-fastapi-celery-redis-docker-chatbot/ 本文介绍如何使用 Llama 2 和 FastAPI、Redis 和 Celery 构建基于大模型对话的应用程序,将介绍这些概念以及它们如何协同工作的。
2. 启动 Celery 服务nssm 配置,等同与命令celery -A main.celery worker -l info -Q celery,user -P gevent -c 10Path:D:\Projects\verification-code-cracking-service\venv38\Scripts\celery.exe Startup directory:D:\Projects\verification-code-cracking-service Arguments:-A main.celery worker -l info ...
pip install celery 1. 定义Celery 应用与任务 from celery import Celery celery_app = Celery('my_fastapi_app') @celery_app.task def celery_periodic_task(): print('执行了 Celery 任务') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在FastAPI 启动时安排任务 ...