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FastAPI 中如何使用 RQ？

推荐答案

在 FastAPI 中使用 RQ（Redis Queue）可以通过以下步骤实现：

安装依赖：首先，确保安装了 rq 和 redis 库：
```
pip install rq redis
```

创建任务函数：定义一个任务函数，这个函数将被放入队列中异步执行：

def background_task(n):
    import time
    time.sleep(n)
    return f"Task completed after {n} seconds"

配置 Redis 连接：在 FastAPI 应用中配置 Redis 连接：

from redis import Redis
from rq import Queue

redis_conn = Redis(host='localhost', port=6379)
queue = Queue(connection=redis_conn)

将任务加入队列：在 FastAPI 的路由中，将任务加入队列：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.post("/task/")
async def create_task(n: int):
    job = queue.enqueue(background_task, n)
    return {"job_id": job.id}

启动 RQ Worker：在终端中启动 RQ Worker 来处理队列中的任务：
```
rq worker
```

查询任务状态：可以通过 job 对象查询任务的状态：

from rq.job import Job

@app.get("/task/{job_id}")
async def get_task_status(job_id: str):
    job = Job.fetch(job_id, connection=redis_conn)
    return {"status": job.get_status(), "result": job.result}

本题详细解读

1. RQ 简介

RQ（Redis Queue）是一个简单的 Python 库，用于将任务放入 Redis 队列中，并由后台工作进程异步执行。它非常适合处理耗时任务，如发送电子邮件、处理图像或执行复杂的计算。

2. FastAPI 与 RQ 的集成

FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 API。通过将 RQ 与 FastAPI 结合使用，可以实现异步任务处理，从而提高应用的性能和响应速度。

3. 任务队列的工作原理

任务函数：定义了一个普通的 Python 函数，该函数将在后台执行。
队列：使用 Redis 作为消息代理，将任务放入队列中。
Worker：RQ Worker 是一个独立的进程，负责从队列中取出任务并执行。

4. 任务状态查询

通过 Job 对象，可以查询任务的执行状态和结果。这对于需要跟踪任务进度的应用场景非常有用。

5. 扩展与优化

任务重试：RQ 支持任务重试机制，可以在任务失败时自动重试。
任务优先级：可以为任务设置不同的优先级，确保重要任务优先执行。
任务超时：可以设置任务的超时时间，防止任务长时间占用资源。

通过以上步骤，你可以在 FastAPI 中轻松集成 RQ，实现异步任务处理。

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