Python Flask如何实现异步任务

在Python Flask中实现异步任务，通常会使用Celery这个分布式任务队列。Celery是一个强大的异步任务处理库，它可以与Flask应用程序集成，允许你将耗时的任务放到后台执行，从而提高Web应用的响应速度和用户体验。

以下是使用Celery与Flask集成的基本步骤：

1. 安装Celery和Redis（作为消息代理）：

   pip install celery redis
   

2. 创建一个Celery实例并与Flask应用关联：

   from flask import Flask
   from celery import Celery
   
   def make_celery(app):
       celery = Celery(
           app.import_name,
           backend=app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'],
           broker=app.config['CELERY_BROKER_URL']
       )
       celery.conf.update(app.config)
       return celery
   
   app = Flask(__name__)
   app.config.update(
       CELERY_BROKER_URL='redis://localhost:6379/0',
       CELERY_RESULT_BACKEND='redis://localhost:6379/0'
   )
   celery = make_celery(app)
   

3. 定义一个异步任务：

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

4. 在Flask路由中调用异步任务：

   @app.route('/add/<int:a>/<int:b>')
   def add(a, b):
       task = add_together.delay(a, b)
       return f'Task ID: {task.id}'
   

5. 运行Celery worker来处理任务：

   celery -A your_flask_app.celery worker --loglevel=info
   

在这个例子中，当用户访问/add/<a>/<b>路由时，add_together.delay(a, b)会立即返回一个任务ID，而不会等待计算结果。这个任务会被发送到Redis队列中，然后由Celery worker异步执行。

请注意，这只是一个简单的例子，实际部署时可能需要更多的配置，比如使用更健壮的消息代理（如RabbitMQ），设置任务路由，处理任务失败等。此外，为了提高性能，你可能还需要配置并发worker的数量。