掌握FastAPI，解锁Celery与RabbitMQ高效协同秘籍

引言

FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 API，由 Python 3.6+ 支持。Celery 是一个异步任务队列/作业队列基于分布式消息传递的开源项目。RabbitMQ 是一个开源的消息代理软件，它实现了高级消息队列协议（AMQP）。本文将介绍如何将 FastAPI 与 Celery 和 RabbitMQ 整合，以实现高效的任务处理。

FastAPI 简介

FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 Web 框架。它具有以下特点：

异步支持：FastAPI 支持异步请求处理，可以提高应用的性能。
类型安全：FastAPI 使用 Python 的类型提示功能，可以提供更好的类型安全性和自动文档生成。
自动文档：FastAPI 可以自动生成 Swagger UI 和 ReDoc 文档，方便开发者查看和使用 API。

Celery 简介

Celery 是一个异步任务队列/作业队列，用于异步执行耗时的任务。它具有以下特点：

分布式：Celery 可以在多个工作节点上运行，支持分布式任务执行。
消息传递：Celery 使用消息传递来调度任务，支持多种消息传递中间件，如 RabbitMQ、Redis 等。
任务调度：Celery 支持多种任务调度策略，如定时任务、依赖任务等。

RabbitMQ 简介

RabbitMQ 是一个开源的消息代理软件，实现了高级消息队列协议（AMQP）。它具有以下特点：

支持多种协议：RabbitMQ 支持多种消息传递协议，如 AMQP、STOMP、MQTT 等。
高可用性：RabbitMQ 支持集群和高可用性配置，可以提高系统的可靠性。
易用性：RabbitMQ 提供了丰富的客户端库，方便开发者使用。

FastAPI 与 Celery 整合

要整合 FastAPI 和 Celery，首先需要安装必要的库：

pip install fastapi uvicorn celery

接下来，创建一个 Celery 实例，并将其配置为使用 RabbitMQ 作为消息传递中间件：

from celery import Celery celery_app = Celery( 'tasks', broker='amqp://guest@localhost//', ) @celery_app.task def add(x, y): return x + y

在 FastAPI 应用中，可以使用 celery_app.send_task 方法发送任务：

from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/add/") async def add_items(x: int, y: int): result = await celery_app.send_task('tasks.add', args=[x, y]) return {"result": result.get()}

FastAPI 与 RabbitMQ 整合

为了使 FastAPI 与 RabbitMQ 通信，需要安装 pika 库：

pip install pika

接下来，创建一个 RabbitMQ 连接，并监听任务队列：

import pika from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks app = FastAPI() connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='task_queue') def callback(ch, method, properties, body): print(f"Received {body}") # 处理任务... @app.post("/task/") async def create_task(background_tasks: BackgroundTasks): background_tasks.add_task(callback, 'Hello, World!') return {"message": "Task added"}