首先,在.env文件中创建我们的环境变量。Celery 需要两样东西。第一样是消息代理的 URL 地址。在我的例子中,这是 RabbitMQ 服务器的 URL。(请将<USERNAME>和<PASSWORD>替换为您的用户名和密码,默认用户是guest。)第二样是结果后端。这里 Celery 存储任务执行的结果。完成任务后,我们就可以查看结果。
Celery 是异步任务非常好用的工具,推荐阅读分布式异步任务队列神器之-Celery,一文搞定 celery 任务远程调用。RabbitMQ 消息队列可以确保服务重新启动时数据也不丢失,因此这个 Demo 有很强的实用价值,如果觉得有帮助,可以转发、关注、讨论。
在FastAPI中使用aio-pika可以实现异步的RabbitMQ消息队列操作。下面是完善且全面的答案: aio-pika是一个基于asyncio的RabbitMQ客户端库,它允许在FastAPI中使用异步的方式进行RabbitMQ消息队列的操作。使用aio-pika可以实现高效的消息传递和处理,适用于需要处理大量消息的场景。
任务可以在后续慢慢完成,完成后再给用户发一个完成的通知。 今天分享一份代码,使用 Celery、RabbitMQ 和 MongoDB 实现一个异步任务工作流,你可以修改 task.py 来实现你自己的异步任务。 架构图如下: 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...
(router.router) celery = app.celery # 设置celery的代理路径与结果存储路径,此处均使用 RabbitMQ celery.conf.update(broker_url="amqp://guest:guest@localhost:5672//") # 代理 celery.conf.update(result_backend="rpc://") # 结果存储 # 设置celery的代理路径与结果存储路径,此处均使用 Redis # 默认...
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RabbitMQ 收到客户端的消息后,会通过将消息发送给 celery worker 来启动客户端任务。 一个celery 工人被认为是将实现在任何Web服务器的请求的异步后台任务。可以有多个工人一次执行/完成许多任务。 celery 将确保每个 worker 一次只执行一个任务,并且每个任务只由一个 worker 分配。
RabbitMQ是最流行的消息代理之一,而Celery是一个分布式任务队列。如果开发者想将这两个工具与FastAPI项目集成,FastAPI-RabbitMQ-Celery这个样板GitHub存储库是一个不错的选择。它甚至包括一个方便的Celery设置,用于通过集成的Redis后端监控任务。 此外,在FastAPI的开发过程中,还可以借助千帆大模型开发与服务平台提供的各种...
常见的消息队列服务包括RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ等。这些服务各有特点,选择合适的消息队列服务需根据具体需求,如吞吐量、延迟、持久化需求等。 安装相关库 以RabbitMQ为例,需要安装aio-pika库来与RabbitMQ进行异步通信。同时,需要安装FastAPI及其运行时依赖uvicorn。 bash pip install fastapi uvicorn aio-pika 配置消...
发布/订阅模式(Publish/Subscribe)是 RabbitMQ 中常见的一种消息传递模式,用于将消息广播给多个消费者。在这种模式中,消息发送者(发布者)将消息发送到一个交换机(exchange),交换机将消息广播到所有与之绑定的队列,然后消费者(订阅者)可以从这些队列中接收消息。