我使用Docker镜像来设置RabbitMQ。如果你想的话,当然也可以直接安装RabbitMQ,而不是用Docker。 运行一个Docker容器,将宿主机的15672和5672端口映射到容器内的相应端口,启动带有管理界面的RabbitMQ服务。 docker run -p 15672:15672 -p 5672:5672 rabbitmq:3-management 当Docker容器启动时,你可以通过浏览器在127.0.0...
client=MongoClient("mongodb://mongodb:27017")# Default database and collection names that Celery create db=client['task_results']coll=db["celery_taskmeta"]app=FastAPI()@app.post('/process')asyncdefprocess_text_file():''' Process endpoint to trigger the startofa process'''try:result=star...
Celery需要用到Broker和Result Backend这里分别使用了RabbitMQ 和 Redis这两个服务。在引入Celery之前呢,已经通过编写Dockerfile实现了应用的容器化。那么现在引入Celery之后使用了两个第三方服务,这时候只使用Dockerfile对应用进行容器化然后再另外部署其他的服务就有些不方便了,这时候可以将用到的服务,启动的Celery Worker...
4. docker-compose.yml 这是你的docker-compose配置,其中包含FastAPI应用、Celery worker、Celery beat和Redis: version:'3.7'services:web:build:.command:uvicornmain:app--host0.0.0.0--port8000--reloadvolumes:-./app:/appports:-8000:8000depends_on:-redisworker:build:.command:celery-Acelery_appworker--l...
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: 复制 git clone https://github.com/aarunjith/async-demo.git ...
安装celery 包 pip install celery 我们还需要安装 ASGI 服务器来运行我们的 FastAPI 应用程序。 pip install uvicorn 在我们的本地机器上运行 RabbitMQ 的最简单方法之一是使用 Docker。 Docker安装查看:https://docs.docker.com/get-docker/ 运行以下命令即可通过终端中的 docker 启动 RabbitMQ 映像。
Celery是一个分布式任务队列,它需要与应用程序进行通信以接收和处理任务。你需要在FastAPI应用程序中配置Celery的连接信息,包括Celery的消息代理(如RabbitMQ、Redis等)和任务队列的地址。 启动Celery工作进程:在使用Celery时,你需要启动Celery的工作进程来处理任务。确保你正确启动了Cele...
Celery 初始化: 创建一个名为"memenote"的 Celery 实例,用于分布式任务处理。 broker="amqp://user:bitnami@localhost:5672//"使用 RabbitMQ 作为消息队列,负责任务的分发,这里使用bitnami的Docker 容器。 backend="redis://localhost:6379/2"使用 Redis(数据库 2)存储任务结果和状态,前两个给缓存和用户验证缓存...
https://github.com/derlin/introduction-to-fastapi-and-celery 对于mkdown文档可以本地使用docker运行。 docker run --rm -it -p 8888:8000 -v ${PWD}:/docs squidfunk/mkdocs-material 完整的示例: 既有异步任务,也有定时任务。 https://github.com/fanqingsong/docker-fastapi-celery-redis ...
这个安装uv的命令是从 uv 官方文档中FastAPI的 Docker 构建那里学到的。 复制依赖文件: 只复制pyproject.toml和uv.lock,而不是整个项目代码。 这是利用 Docker 的缓存机制,只有依赖文件变化时才会重新执行后续安装步骤。 安装依赖: uv sync根据pyproject.toml和uv.lock创建虚拟环境(默认在.venv目录)并安装依赖。