如何在Python中在后台运行长时间运行的作业

我有一个运行长期工作的Web服务(大约几个小时).我正在使用Flask,Gunicorn和nginx进行开发.

我想做的是让路径花费很长时间才能完成,调用一个创建线程的函数.然后该函数将guid返回到路由,并且路由将返回用户可用于检查进度的URL(使用guid).我正在使线程成为守护进程(thread.daemon = True),以便在我的调用代码退出(意外)时线程退出.

这是正确的使用方法吗？它有效,但这并不意味着它是正确的.

my_thread = threading.Thread(target=self._run_audit, args=())
my_thread.daemon = True
my_thread.start()

Denys Synash.. 26

Celery和RQ是过度工程的简单任务.看看这个文档 - https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html

另请查看示例,如何在Flask应用程序的后台运行长时间运行的作业 - /sf/ask/17360801/

Celery和RQ是过度工程的简单任务.看看这个文档 - https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html

另请查看示例,如何在Flask应用程序的后台运行长时间运行的作业 - /sf/ask/17360801/

处理此类问题的常规方法是使用像Celery这样的任务管理器系统从基本应用程序中提取操作并在外部调用它.

使用本教程,您可以创建任务并从Web应用程序中触发它.

from flask import Flask

app = Flask(__name__)
app.config.update(
    CELERY_BROKER_URL='redis://localhost:6379',
    CELERY_RESULT_BACKEND='redis://localhost:6379'
)
celery = make_celery(app)


@celery.task()
def add_together(a, b):
    return a + b

然后你可以运行:

>>> result = add_together.delay(23, 42)
>>> result.wait()
65

记住你需要分开管理员工:

celery -A your_application worker

好吧,虽然你的方法不正确,但基本上它可能会导致程序耗尽可用的线程.正如阿里提到的,一般的方法是使用像RQ或的作业队列Celery.但是,您不需要提取函数来使用这些库.对于Flask,我建议你使用Flask-RQ.它很简单:

RQ

pip install flask-rq

只需记住在使用Flask应用程序之前安装Redis.

只需在Flask函数中使用@Job Decorator:

from flask.ext.rq import job


@job
def process(i):
    #  Long stuff to process


process.delay(3)

最后你需要rqworker启动工人:

rqworker

您可以查看RQ文档以获取更多信息.RQ专为简单的长期运行流程而设计.

芹菜

Celery更复杂,具有巨大的功能列表,如果您不熟悉作业队列和分布式处理方法,则不建议使用Celery.

Greenlets

Greenlets有交换机.让您在长时间运行的进程之间切换.您可以使用greenlet运行进程.好处是您不需要Redis和其他工作人员,而是必须重新设计您的兼容功能:

from greenlet import greenlet

def test1():
    print 12
    gr2.switch()
    print 34

def test2():
    print 56
    gr1.switch()
    print 78

gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()