FastAPI에서 예약된 작업과 정기적인 작업을 구현하는 방법
소개:
FastAPI는 API 애플리케이션 구축에 초점을 맞춘 현대적이고 고성능 Python 프레임워크입니다. 그러나 때로는 FastAPI 애플리케이션에서 예약된 작업과 정기적인 작업을 수행해야 하는 경우도 있습니다. 이 문서에서는 FastAPI 애플리케이션에서 이러한 작업을 구현하는 방법을 설명하고 해당 코드 예제를 제공합니다.
1. 예약된 작업 구현
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APScheduler 라이브러리 사용
APScheduler는 예약된 작업을 예약하고 관리하는 강력한 Python 라이브러리입니다. 날짜, 시간 간격 및 Cron 표현식을 기반으로 하는 여러 작업 스케줄러를 지원합니다. 다음은 APScheduler를 사용하여 FastAPI에서 예약된 작업을 구현하는 단계입니다.- APScheduler 라이브러리 설치: 터미널에서
pip install apscheduler
명령을 실행하여 APScheduler 라이브러리를 설치합니다.pip install apscheduler
来安装APScheduler库。 - 创建一个定时任务模块:在FastAPI应用程序的根目录下,创建一个名为
tasks.py
的文件,用于定义定时任务。
- APScheduler 라이브러리 설치: 터미널에서
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler scheduler = BackgroundScheduler() @scheduler.scheduled_job('interval', seconds=10) def job(): print("This is a scheduled job") scheduler.start()
- 注册定时任务模块:在FastAPI应用程序的主文件中,导入定时任务模块并注册为FastAPI应用程序的一个子应用。
from fastapi import FastAPI from .tasks import scheduler app = FastAPI() app.mount("/tasks", scheduler.app)
-
使用Celery库
Celery是一个强大的分布式任务队列库,支持异步和定时任务。以下是在FastAPI中使用Celery实现定时任务的步骤:- 安装Celery库:在终端中运行命令
pip install celery
来安装Celery库。 - 创建一个定时任务模块:在FastAPI应用程序的根目录下,创建一个名为
tasks.py
예약된 작업 모듈 생성: FastAPI 애플리케이션의 루트 디렉터리에
tasks.py
라는 파일을 생성하여 예약된 작업을 정의합니다. - 安装Celery库:在终端中运行命令
- 예약된 작업 모듈 등록: FastAPI 애플리케이션의 기본 파일에서 예약된 작업 모듈을 가져와 FastAPI 애플리케이션의 하위 애플리케이션으로 등록합니다.
from celery import Celery app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379') @app.task def job(): print("This is a scheduled job")
from fastapi import FastAPI from .tasks import app as celery_app app = FastAPI() app.mount("/tasks", celery_app)
- Celery 라이브러리 사용
Celery는 비동기식 및 예약된 작업을 지원하는 강력한 분산 작업 대기열 라이브러리입니다. 다음은 Celery를 사용하여 FastAPI에서 예약된 작업을 구현하는 단계입니다.
- Celery 라이브러리 설치: 터미널에서
- 예약된 작업 모듈 생성: FastAPI 애플리케이션의 루트 디렉터리에
tasks.py
라는 파일을 생성하여 예약된 작업을 정의합니다.
pip install celery
명령을 실행하여 Celery 라이브러리를 설치합니다. - 예약된 작업 모듈 생성: FastAPI 애플리케이션의 루트 디렉터리에
from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger scheduler = BackgroundScheduler() @scheduler.scheduled_job(CronTrigger.from_crontab('* * * * *')) def job(): print("This is a periodic job") scheduler.start()
- 예약된 작업 모듈 등록: FastAPI 애플리케이션의 기본 파일에서 예약된 작업 모듈을 가져와 FastAPI 애플리케이션의 하위 애플리케이션으로 등록합니다.
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from celery import Celery from celery.schedules import crontab app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379') @app.task def job(): print("This is a periodic job") app.conf.beat_schedule = { 'job': { 'task': 'tasks.job', 'schedule': crontab(minute='*'), }, }
2. 정기 작업 구현- APScheduler 라이브러리 사용
- APScheduler 라이브러리는 정기 작업 예약도 지원합니다. 다음은 APScheduler를 사용하여 FastAPI 애플리케이션에서 정기적인 작업을 구현하는 단계입니다.
APScheduler 라이브러리 설치: 이전 문서의 1단계를 참조하세요.
주기적인 작업 모듈 만들기: 이전 문서의 2단계를 참조하세요.
- 셀러리 라이브러리 사용
- 셀러리 라이브러리는 정기적인 작업 예약도 지원합니다. 다음은 FastAPI 애플리케이션에서 Celery를 사용하여 주기적 작업을 구현하는 단계입니다.
Celery 라이브러리 설치: 이전 기사의 1단계를 참조하세요.
🎜주기적인 작업 모듈 만들기: 이전 문서의 2단계를 참조하세요. 🎜🎜🎜🎜rrreee🎜결론: 🎜APScheduler 또는 Celery 라이브러리를 사용하면 FastAPI 애플리케이션에서 예약된 작업과 주기적 작업을 쉽게 구현할 수 있습니다. 위에 제공된 코드 예제는 FastAPI 프로젝트에서 이러한 작업 기능을 빠르게 구현하는 데 도움이 되는 참조로 사용될 수 있습니다. 위의 내용은 간단한 예이지만 이러한 예를 기반으로 자신만의 작업 논리를 추가로 확장하고 사용자 정의할 수 있습니다. 🎜🎜참고 자료: 🎜🎜🎜APScheduler 공식 문서: https://apscheduler.readthedocs.io/🎜🎜Celery 공식 문서: https://docs.celeryproject.org/🎜🎜🎜 (이 기사는 참고용입니다. 실제 상황에 기초하여 필요한 경우 그에 따라 조정하고 수정하세요)🎜.위 내용은 FastAPI에서 예약된 작업과 정기 작업을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

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