• Flask-RQ


    Flask-RQ库教程

    Flask-RQ 是一个用于在 Flask 应用中集成 RQ(Redis Queue)的扩展。RQ 是一个简单的 Python 库,用于将任务排入 Redis 队列并异步执行这些任务。这对于处理长时间运行的任务(如发送电子邮件、生成报告等)非常有用。

    官方文档链接

    Flask-RQ2官方文档

    安装和配置

    1. 安装 Flask-RQ2

    首先,你需要安装 Flask、Redis 和 Flask-RQ2。可以使用 pip 来安装:

    pip install Flask Redis Flask-RQ2
    
    1. 基本配置

    以下是一个基本的配置示例,展示了如何在 Flask 应用中集成 RQ:

    from flask import Flask
    from flask_rq2 import RQ
    
    app = Flask(__name__)
    app.config['RQ_REDIS_URL'] = 'redis://localhost:6379/0'
    rq = RQ(app)
    
    @app.route('/')
    def index():
        return 'Hello, Flask-RQ!'
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)
    

    定义和调用任务

    1. 定义任务

    任务是在单独的函数中定义的,这些函数可以通过 RQ 异步执行。例如,定义一个简单的任务来添加两个数字:

    def add(a, b):
        return a + b
    
    1. 调用任务

    你可以通过 RQ 的 enqueue 方法将任务添加到队列中:

    from flask import Flask, request, jsonify
    from flask_rq2 import RQ
    
    app = Flask(__name__)
    app.config['RQ_REDIS_URL'] = 'redis://localhost:6379/0'
    rq = RQ(app)
    
    def add(a, b):
        return a + b
    
    @app.route('/add', methods=['POST'])
    def add_task():
        a = request.json.get('a')
        b = request.json.get('b')
        job = rq.get_queue().enqueue(add, a, b)
        return jsonify({'job_id': job.id}), 202
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)
    
    1. 运行 RQ Worker

    在另一个终端窗口中运行 RQ worker 来处理队列中的任务:

    rq worker
    

    检查任务状态

    你可以通过任务 ID 检查任务的状态和结果:

    from flask import Flask, request, jsonify
    from flask_rq2 import RQ
    from rq.job import Job
    
    app = Flask(__name__)
    app.config['RQ_REDIS_URL'] = 'redis://localhost:6379/0'
    rq = RQ(app)
    
    def add(a, b):
        return a + b
    
    @app.route('/add', methods=['POST'])
    def add_task():
        a = request.json.get('a')
        b = request.json.get('b')
        job = rq.get_queue().enqueue(add, a, b)
        return jsonify({'job_id': job.id}), 202
    
    @app.route('/status/', methods=['GET'])
    def task_status(job_id):
        job = Job.fetch(job_id, connection=rq.connection)
        return jsonify({'status': job.get_status(), 'result': job.result})
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)
    

    进阶功能

    1. 定时任务

    你可以使用 rq-scheduler 来调度定时任务:

    pip install rq-scheduler
    

    然后在代码中调度任务:

    from datetime import datetime, timedelta
    from flask import Flask, request, jsonify
    from flask_rq2 import RQ
    from rq_scheduler import Scheduler
    
    app = Flask(__name__)
    app.config['RQ_REDIS_URL'] = 'redis://localhost:6379/0'
    rq = RQ(app)
    
    scheduler = Scheduler(connection=rq.connection)
    
    def add(a, b):
        return a + b
    
    @app.route('/schedule', methods=['POST'])
    def schedule_task():
        a = request.json.get('a')
        b = request.json.get('b')
        job = scheduler.enqueue_in(timedelta(minutes=1), add, a, b)
        return jsonify({'job_id': job.id}), 202
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)
    
    1. 任务失败处理

    你可以定义一个失败处理函数来处理任务失败:

    from flask import Flask
    from flask_rq2 import RQ
    
    app = Flask(__name__)
    app.config['RQ_REDIS_URL'] = 'redis://localhost:6379/0'
    rq = RQ(app)
    
    def add(a, b):
        if b == 0:
            raise ValueError('Cannot add zero')
        return a + b
    
    def handle_failure(job, exc_type, exc_value, traceback):
        print(f'Task {job.id} failed: {exc_value}')
    
    rq.get_queue().enqueue(add, 1, 0, failure_ttl=10, on_failure=handle_failure)
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)
    

    总结

    Flask-RQ2 是一个功能强大且易于使用的库,可以帮助开发者在 Flask 应用中集成 RQ 任务队列。通过本文介绍的基本配置、任务定义和调用、任务状态检查和进阶功能,开发者可以轻松上手并熟练运用 Flask-RQ2 进行各种异步任务的处理。更多详细信息和示例请参考官方文档

  • 相关阅读:
    java计算机毕业设计Web企业客户管理系统源码+mysql数据库+系统+lw文档+部署
    BSP视频教程第21期:轻松一键实现串口DMA不定长收发,支持裸机和RTOS,含MDK和IAR两种玩法,比STM32CubeMX还方便(2022-07-24)
    这是什么代码你绝对看不懂
    Spring_day03
    【图像处理】小波编码图像中伪影和纹理的检测附Matlab代码和报告
    Object.defineProperty方法(Vue 数据双向绑定原理)
    springboot集成mapstruct快速上手使用【实现DTO和实体间的相互转换】
    C++11常见语法
    Kaggle房价预测—模型改进与超参数对比实验
    纠删码项目总结
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/jixiaoyu0209/article/details/139756286