pip install fastapi celery uvicorn 1、写个纯 celery 任务 首先,让我们来写一个纯属 celery 的任务,让它正常运行,然后在通过 fastapi 来调用它。 假设你的机器已经安装了 Python3 和 celery,并且本机已经开启了 redis,运行在 6379 端口上。 现在让我们写一个简单的任务:计算两数之和,文件名为:celery_app.py...
基于FastAPI/Celery/loguru实现全链路日志追踪功能 背景 在我们的系统里,已经记录了很多的日志,但是问题是这些日志很鸡肋,当需要定位问题的时候,根本很难区分,哪些日志是一起的,而且因为我们的系统大都是一些耗时的任务,不同请求的任务日志都交叉混在一起,更加加剧了这个问题。因此生产系统上,这些日志很难利用起来。
你想要构建一个基于 FastAPI 的 Web 应用,其中集成 Celery Worker 和 Celery Beat,并且根据 Web 请求来动态安排定时任务。以下是详细的步骤和代码示例,帮助你完成这一任务。 1. 安装依赖 首先,你需要安装 FastAPI、Celery、Redis(用于任务队列)等依赖:
在FastAPI应用程序中,你可以通过调用异步任务来执行它。首先,导入add任务: from .celery import add 然后,在FastAPI路由中调用该任务:```pythonfrom fastapi import FastAPI, Requestfrom fastapi.responses import JSONResponse, PlainTextResponsefrom fastapi.routing import APIRoute, APIRouter, Depends, get, post, ...
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: ...
现在,我们可以使用来自路由处理器的任务。这是一个示例用的路由处理器。在这里,我创建了一个 GET 端点。在这个端点处理程序中,我使用了 Celery 任务。 从fastapi导入FastAPI作为FastAPI从app.tasks.celery_tasks导入my_task作为my_task app=FastAPI()@app.get("/run")defhandle_run():task_response=my_task.dela...
在这个架构中,FastAPI 用于创建接收传入请求的 Web 服务器,Celery 用于管理异步任务,Redis 充当 Celery 的代理和后端,存储任务及其结果。 Application FastAPI 应用程序 (app.py) 用于生成文本和获取任务结果的终结点组成。 /generate/ 端点接受带有Prompt的输入的 POST 请求,并返回task ID。使用 Celery 任务generate_...
Celery 翻译成中文是:芹菜。 Celery 是一个开源的、分布式 的消息任务队列, 在python项目中使用。 使用场景 比如,在使用FastAPI写后端的过程中,一些耗时的任务(如发送邮件,文件上传等)可以使用Celery通过消息任务队列的方式进行异步实现,从而提升应用的整体性能。
Path:D:\Projects\verification-code-cracking-service\venv38\Scripts\python.exe Startup directory:D:\Projects\verification-code-cracking-service Arguments:startup.py Service name:MyServiceFastAPI 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 ...
之前一直用 gunicorn、Flask 和 Celery 来实现前端请求的异步调用,但是在大并发的情况下,存在一定问题。主要还是gunicorn和 flask 的前端机制是 WSGI ,是一个prefork 的同步机制,导致并发性能不理想 希望前端请求部分采用异步的方式,如下 找来找去,FastAPI 和 unvicorn 就是一个理想的选择了 ...