FastAPI 教程:详解 FastAPI 中设置定时任务

Web 应用程序开发中,及时高效处理常规任务至关重要,包括定时收集数据或管理任务计划。针对强大且性能卓越的 FastAPI 框架,我们可以通过几种策略来管理这些必要的定时任务。

实现 FastAPI 中的定时任务

本指南将探讨在 FastAPI 环境中管理定时任务的三种实用方法:使用 APScheduler,利用 Celery 任务队列的力量,以及利用内置的 asyncio 进行调度。

1. 利用 APScheduler

APScheduler 是 Python 调度库,以其灵活性和易于集成而著称。以下是如何在 FastAPI 中使用它:

安装

复制代码
pip install APScheduler

集成与初始化

arduino 复制代码
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

scheduler = BackgroundScheduler()

定义定时函数

python 复制代码
from datetime import datetime

def execute_periodic_function():
    print(f'定期任务执行时间:{datetime.now()}')

在 FastAPI 初始化后启动 APScheduler

python 复制代码
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.on_event("startup")
async def app_start():
    scheduler.add_job(execute_periodic_function, 'interval', seconds=3)
    scheduler.start()

2. 使用 Celery

Celery 是一个高效的分布式任务队列系统,可与 FastAPI 无缝集成。

设置 Celery

复制代码
pip install celery

定义 Celery 应用与任务

python 复制代码
from celery import Celery

celery_app = Celery('my_fastapi_app')

@celery_app.task
def celery_periodic_task():
    print('执行了 Celery 任务')

在 FastAPI 启动时安排任务

python 复制代码
from celery.schedules import crontab

@app.on_event("startup")
async def app_start():
    celery_app.conf.beat_schedule = {
        '每半分钟执行': {
            'task': 'celery_periodic_task',
            'schedule': 30.0,
        },
    }

3. 使用 Asyncio 进行定时任务

Python 的原生异步库 asyncio 也可用于调度定时任务。

Asyncio 定时任务示例

python 复制代码
import asyncio

@app.on_event("startup")
async def app_start():
    asyncio.create_task(async_cron())

async def async_cron():
    while True:
        print('执行 Async 定时任务')
        await asyncio.sleep(10)

实践示例:使用 APScheduler

以下是完整的使用 APScheduler 管理定时任务的 FastAPI 应用示例:

python 复制代码
from fastapi import FastAPI
from datetime import datetime
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

app = FastAPI()
scheduler = BackgroundScheduler()

def periodic_function():
    print(f'定时执行的操作时间:{datetime.now()}')

@app.on_event("startup")
async def app_start():
    scheduler.add_job(periodic_function, 'interval', seconds=3)
    scheduler.start()

@app.get("/")
async def welcome():
    return {"message": "欢迎访问定时任务演示"}

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)

提示、技巧及注意事项

  • 使用 Celery 时,请确保已安装并配置 Redis(或其他消息代理)。
  • 注意任务执行时长,避免对应用性能产生负面影响。
  • 使用 try-except 模块处理定时任务中的异常,并执行适当的错误处理。

使用 Apifox 这样的工具可以简化 API 测试,这是 Postman 等竞品的更强大的替代品。Apifox 将 Postman、Swagger、Mock 和 JMeter 的功能整合在一起,简化了对各种协议 API 的调试,提高了项目投产效率。

结论

无论选择 APScheduler、Celery 还是 asyncio,FastAPI 都为实现定时任务提供了强大的解决方案。每种方法都有其优点,APScheduler 使用友好,asyncio 与 FastAPI 的异步特性相契合。根据您的具体需求和场景选择最合适的方法。

知识扩展:

参考链接:

相关推荐
小楼v4 分钟前
消息队列的核心概念与应用(RabbitMQ快速入门)
java·后端·消息队列·rabbitmq·死信队列·交换机·安装步骤
小北方城市网9 分钟前
接口性能优化实战:从秒级到毫秒级
java·spring boot·redis·后端·python·性能优化
鸡蛋豆腐仙子17 分钟前
Spring的AOP失效场景
java·后端·spring
小北方城市网23 分钟前
SpringBoot 全局异常处理最佳实践:从混乱到规范
java·spring boot·后端·spring·rabbitmq·mybatis·java-rabbitmq
新诺韦尔API26 分钟前
车架号查询接口对接全流程详解
大数据·开发语言·python·api
qq_2562470528 分钟前
如何系统性打造高浏览量视频号内容
后端
码界奇点28 分钟前
基于Spring Boot与Vue.js的连锁餐饮点餐系统设计与实现
vue.js·spring boot·后端·毕业设计·源代码管理
源代码•宸38 分钟前
Golang原理剖析(逃逸分析)
经验分享·后端·算法·面试·golang··内存逃逸
乐之者v1 小时前
如何访问k8s集群部署的微服务内部服务接口
微服务·容器·kubernetes
昊坤说不出的梦1 小时前
互联网大厂Java面试实录:核心技术栈深度解析与业务场景落地
java·大数据·spring boot·微服务·ai·技术栈·互联网面试