【Python笔记-FastAPI】后台任务+WebSocket监控进度

2024-03-02 09:44

本文主要是介绍【Python笔记-FastAPI】后台任务+WebSocket监控进度,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

一、代码示例

二、执行说明

(一) 调用任务执行接口

(二) 监控任务进度


实现功能:

  1. 注册后台任务(如:邮件发送、文件处理等异步场景,不影响接口返回)
  2. 监控后台任务执行进度(进度条功能)
  3. 支持根据任务ID查询对应任务进度

一、代码示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import random
import asynciofrom typing import List, Dict
from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks, WebSocketapp = FastAPI()# 用于存储连接的 WebSocket 实例
connected_websockets: Dict[int, List[WebSocket]] = {}@app.websocket("/ws/{task_id}/")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket, task_id: int):"""WebSocket路由,用于接收任务进度"""await websocket.accept()connected_websockets.setdefault(task_id, []).append(websocket)try:while True:await websocket.receive_text()except:connected_websockets[task_id].remove(websocket)@app.post("/task/{task_id}/")
async def start_task(background_tasks: BackgroundTasks, task_id: int):"""注册后台任务"""background_tasks.add_task(process_task, task_id=task_id)return {"task_id": task_id}async def process_task(task_id):"""处理任务的后台任务"""progress = 0while progress < 100:await asyncio.sleep(1)progress += random.randint(1, 10)progress = min(progress, 100)for ws in connected_websockets[task_id]:await ws.send_json({"task_id": task_id, "progress": progress})await asyncio.sleep(1)# 启动应用
if __name__ == "__main__":import uvicornuvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

二、执行说明

(一) 调用任务执行接口

  1. 启动服务后,访问:http://127.0.0.1:8000/docs
  2. POST请求:http://127.0.0.1:8000/task/1/,指定任务ID为1

(二) 监控任务进度

  1. 安装websocket请求工具:npm install -g wscat
  2. 终端输入wscat -c ws://127.0.0.1:8000/ws/1/,监控任务ID为1的执行进度

这篇关于【Python笔记-FastAPI】后台任务+WebSocket监控进度的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/765704

相关文章

流媒体平台/视频监控/安防视频汇聚EasyCVR播放暂停后视频画面黑屏是什么原因?

视频智能分析/视频监控/安防监控综合管理系统EasyCVR视频汇聚融合平台,是TSINGSEE青犀视频垂直深耕音视频流媒体技术、AI智能技术领域的杰出成果。该平台以其强大的视频处理、汇聚与融合能力,在构建全栈视频监控系统中展现出了独特的优势。视频监控管理系统EasyCVR平台内置了强大的视频解码、转码、压缩等技术,能够处理多种视频流格式,并以多种格式(RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebS

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识(20)通信系统架构设计理论与实践

本章知识考点:         第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识

nudepy,一个有趣的 Python 库!

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址:https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中,检测图像中的不适当内容(例如裸露图像)是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库,专门用于检测图像中的不适当内容。该

pip-tools:打造可重复、可控的 Python 开发环境,解决依赖关系,让代码更稳定

在 Python 开发中,管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等,都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。 什么是 pip-tools? pip-tools 是一组命令行工具,旨在简化 Python 依赖关系的管理,确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具:pip-compile 和 pip

HTML提交表单给python

python 代码 from flask import Flask, request, render_template, redirect, url_forapp = Flask(__name__)@app.route('/')def form():# 渲染表单页面return render_template('./index.html')@app.route('/submit_form',