cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonCara menggunakan tugas berjadual dalam FastAPI untuk melaksanakan kerja latar belakang

Cara menggunakan tugas berjadual dalam FastAPI untuk melaksanakan kerja latar belakang

Dengan perkembangan pesat aplikasi Internet, banyak aplikasi mempunyai beberapa tugas latar belakang yang perlu dilaksanakan dengan kerap, seperti pembersihan data, penghantaran e-mel, sandaran, dsb. Untuk menyelesaikan masalah ini, kami boleh menggunakan tugas berjadual untuk melaksanakan kerja latar belakang secara automatik. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan tugas berjadual dalam rangka kerja FastAPI untuk melaksanakan kerja latar belakang.

FastAPI ialah rangka kerja web moden, pantas (berprestasi tinggi) yang digunakan terutamanya untuk membina API. Kemudahan penggunaan dan kecekapannya menjadikannya ideal untuk membina aplikasi yang melaksanakan tugas sebagai pekerja latar belakang.

Pertama, kita perlu memasang perpustakaan yang diperlukan. Jalankan arahan berikut dalam terminal untuk memasang FastAPI dan perpustakaan lain yang berkaitan:

$ pip install fastapi
$ pip install uvicorn
$ pip install apscheduler

Sebelum mula menulis kod, kita perlu terlebih dahulu memahami perpustakaan APScheduler, iaitu perpustakaan tugas berjadual yang mudah dan berkuasa untuk Python. Pustaka ini boleh mengendalikan pelbagai jenis keperluan tugas berjadual, seperti tugas pelaksanaan selang waktu, tugas pelaksanaan masa tertentu, tugas pencetus berjadual, dsb.

Seterusnya, kita boleh mula menulis kod.

Pertama, kita perlu mengimport modul yang diperlukan:

from fastapi import FastAPI
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

Kemudian, cipta objek aplikasi FastAPI:

app = FastAPI()

Seterusnya, buat objek pelaksana tugas latar belakang:

scheduler = BackgroundScheduler()

Kemudian, tentukan fungsi tugas latar belakang:

Nexreeet , kita perlu menentukan antara muka API untuk memulakan tugas yang dijadualkan:

def background_task():
    # 这里可以编写你的后台任务逻辑
    # 例如数据清理、邮件发送、备份等
    pass

Akhir sekali, kita perlu menentukan antara muka API untuk menghentikan tugasan yang dijadualkan:

@app.post("/start_task")
async def start_task():
    # 添加定时任务
    scheduler.add_job(background_task, 'interval', minutes=30)
    # 启动任务调度器
    scheduler.start()
    return {"message": "后台任务已启动"}

Kini, kami telah menulis latar belakang untuk menggunakan pelaksanaan tugas berjadual Working FastAPI permohonan. Kita boleh menggunakan arahan berikut untuk memulakan aplikasi:

@app.post("/stop_task")
async def stop_task():
    # 关闭任务调度器
    scheduler.shutdown()
    return {"message": "后台任务已停止"}

Kemudian, kita boleh menggunakan alatan seperti Posmen atau pelayar untuk mengakses antara muka untuk memulakan dan menghentikan tugas yang dijadualkan.

Dengan mengakses antara muka http://localhost:8000/start_task, kami boleh memulakan tugas yang dijadualkan. Tugasan yang dijadualkan akan melaksanakan tugas latar belakang setiap 30 minit.

http://localhost:8000/start_task接口,我们可以启动定时任务。定时任务将会每隔30分钟执行一次后台任务。

通过访问http://localhost:8000/stop_taskDengan mengakses antara muka http://localhost:8000/stop_task, kami boleh menghentikan tugasan yang dijadualkan.

Untuk meringkaskan, artikel ini memperkenalkan cara menggunakan tugas berjadual dalam rangka kerja FastAPI untuk melaksanakan kerja latar belakang. Dengan menggunakan perpustakaan APScheduler, kami boleh melaksanakan perlaksanaan automatik tugasan berjadual dengan mudah. Semoga artikel ini dapat membantu anda!

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan tugas berjadual dalam FastAPI untuk melaksanakan kerja latar belakang. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dalam Tindakan: Contoh dunia nyataPython dalam Tindakan: Contoh dunia nyataApr 18, 2025 am 12:18 AM

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Penggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifPenggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifApr 18, 2025 am 12:18 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Tujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanTujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanApr 17, 2025 am 12:14 AM

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehPython: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehApr 17, 2025 am 12:09 AM

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Belajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalBelajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalApr 17, 2025 am 12:05 AM

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.