Python下的FastApi框架定时器任务的几个实现方法

最新推荐文章于 2025-01-06 17:52:36 发布
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分类专栏： FastAPI-49 文章标签： 服务器 定时器 FastApi python 任务
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在FastAPI中实现定时任务有多种方式，每种方式都有其特点和适用

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Python FastAPI 动态路由的实现方式
Python编程之道的博客
05-01 1080
FastAPI 是一个基于 Python 的现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 API。动态路由则是 FastAPI 中一个非常重要的特性，它允许开发者在定义路由时使用可变的参数，从而实现更加灵活和通用的 API 设计。本文的目的是详细介绍 Python FastAPI 中动态路由的实现方式，涵盖从基本概念到实际应用的各个方面，包括核心算法原理、代码实现、应用场景等。范围包括动态路由在不同场景下的使用方法、相关的配置和优化技巧，以及与其他 FastAPI 特性的结合应用。
【python】Python中实现定时任务常见的几种方式原理分析与应用实战
景天科技苑
08-06 1540
在Python中，实现定时任务是一个常见的需求，无论是在自动化脚本、数据处理、系统监控还是其他许多应用场景中。Python提供了多种方法来实现定时任务，包括使用标准库、第三方库以及系统级别的工具。本文将详细介绍几种常见的Python定时任务实现方式，并结合实际案例进行说明。
【Python笔记-FastAPI】定时任务实现（APScheduler）
木子家有小可爱的博客
03-27 1474
FastAPI结合APScheduler实现定时任务的方案样例
FastApi使用定时任务
qq_51967017的博客
06-06 8736
使用APScheduler，您可以在FastAPI中运行周期性的任务。需要注意的是，使用 FastAPI 中的定时任务时，需要在应用退出时停止调度器并释放资源。在支持异步任务的调度器中，可以并发执行多个任务，大大提高了任务的执行效率。需要注意的是，当有多个任务共享同一线程池时，它们之间的执行会相互影响。实例可以同时运行多个周期性或者一次性任务，你可以通过添加多个任务来实现。这样，就可以在FastAPI应用程序中轻松地设置定时任务了。装饰器来指定我们希望调度的任务，这里是每分钟执行一次的任务。
如何在 FastAPI 中设置定时任务：完全指南
12-20 3534
Web 应用程序开发中，及时高效处理常规任务至关重要，包括定时收集数据或管理任务计划。针对强大且性能卓越的框架，我们可以通过几种策略来管理这些必要的定时任务。
fastApI 定时任务apscheduler
weixin_44313745的博客
11-06 3944
重要使用库的版本 APScheduler 3.6.3 fastapi 0.61.1 websockets 8.1 apscheduler 的使用 APSScheduler是python的一个定时任务框架，它提供了基于日期date、固定时间间隔interval、以及linux上的crontab类型的定时任务。该框架不仅可以添加、删除定时任务，还可以将任务存储到数据库中、实现任务的持久化。 apscheduler详细的使用说明查看 此实例的.
redis+celery（python）解决fastapi(示例)异步任务，定时任务详解
qq_51718617的博客
11-13 4301
简介老样子，我指定给你教会咯，学不会你来找我简介fastapi你访问一个接口，当这个接口执行一个非常耗时的任务的时候，其他的接口根本没办法访问，直接给你卡死，除非等这个接口的程序运行完。为什么，因为同步和异步的问题。那么我告诉你今天这个问题不存在了。
FastAPI利用装饰器实现定时任务
咖啡花园
05-31 4360
因为 FastAPI 本身就是高性能异步框架，所以在不使用任何第三方定时任务模块的情况下，FastAPI 也可以很方便的实现定时任务。 创建一个 tasks.py 文件, 复制下面的装饰器代码： import asyncio from loguru import logger from functools import wraps from asyncio import ensure_future from starlette.concurrency import run_in_threadpool fro
FastApi学习之定时任务（结合APScheduler）
瑞瑞的博客
01-06 770
在fastapi中结合APScheduler进行定时任务的创建执行
如何评价最近爆红的FastAPI？
热门推荐
m0_57290404的博客
08-01 2万+
一度觉得sanic是pythonweb框架的未来，支持异步，性能好，类flask的语法，代码简单，没想到被fastapi截胡了，fastapi在github的上星速度非常快。它在怎么样把后端api做好的这件事情上，做的比sanic更全面，更彻底。是用于构建WebAPI的现代、开源、快速、高性能的Web框架，它基于Python3.6+标准类型提示，支持异步，正如它的名字，FastAPI就是为构建快速的API而生。...
【人工智能】智能家居控制器中的智能智能家居控制系统：详细技术方案、代码实例讲解
AI天才研究院
06-27 4754
随着人工智能技术的不断发展，智能家居控制器在未来的应用将会更加广泛，其在家庭安防、智能门锁、智能照明等场景中的应用将更加深入和广泛。智能家居控制器作为智能家居系统的核心部件，具有控制、管理、维护智能家居设备的作用。假设用户希望通过智能家居控制器实现家庭安防功能，智能家居控制器可以实时监测智能门锁的状态，当有人非法入侵时，智能家居控制器可以发出警报，提醒用户进行处理。内核增强：在内核基础功能之上，进一步提供增强功能，包括低功耗模式、cu的使用率、Trce事件跟踪、TCP/IP、CLI、POSIX等。
爱投票系统 - fastApi后端项目（一）
10-27
一个以python异步web框架fastApi编写的后端项目，支持使用pycharm进行debug调试，使用在云服务器部署后用gunicorn启动4worker。然后使用postman进行压测，iterations: 8000 delay: 0ms，程序依旧正常，且没有继续往上测试了。有兴趣的童鞋可以测试后在评论区告知其的并发
基于Fastapi实现定时任务
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06-14 930
简介定时任务是一个通用场景常见的功能，之前我使用django的时候，更习惯使用celery中的定时任务，现在花时间看了看apscheduler感觉不错，就写了demo，并集成到项目代码中了任务调度主要就是以下几个功能添加/删除 任务调度暂停/恢复 任务调度(这条我未实现)查看定时任务状态实现添加定时任务其中添加定时任务方式，有以下三种方式date: 固定的时间执行一次时 用这种interval: ...
【fastapi】定时任务管理
神精兵院长的博客
06-20 1373
在FastApi框架搭建的WBE系统中如何实现定时任务的管理？Python中常见的定时任务框架包括Celery、APScheduler和Huey。以下是每个框架的简单对比和示例代码。Celery适合处理长任务，需要消息队列和分布式的场景；Huey轻量但需要其他Redis做存储。所以我们选择APScheduler集成到我们的web系统中。APScheduler 有四种组件，分别是：调度器(scheduler)，作业存储(job store)，触发器(trigger)，执行器(executor)。
Fastapi 结合异步tortoise-orm和apscheduler 实现定时任务配置
qiangyanwne0201的博客
06-23 734
fastapi 和tortoise-orm 结合apscheduler支持定时任务实现的配置
Celery避坑指南，解决使用docker部署Celery报错不执行任务的问题
2201_75632987的博客
03-23 1492
1. 高版本的celery不支持windows 2. 部署celery时把后端调用celery的相关目录剔除可能导致celery运行报错
Python：使用Flask-APScheduler管理定时任务
彭世瑜的博客
03-15 2065
文档：https://github.com/viniciuschiele/flask-apscheduler 安装 pip install Flask-APScheduler 示例 from flask import Flask from flask_apscheduler import APScheduler class Config(object): JOBS = [ { 'id': 'job1', 'func': '__m
FastAPI Utilities 使用教程
gitblog_00964的博客
08-09 773
FastAPI Utilities 使用教程 项目介绍 FastAPI Utilities 是一个为 FastAPI 框架提供可重用工具和实用程序的库。它旨在简化 FastAPI 应用程序的开发过程，提供诸如定时任务、重复任务、会话管理等功能。该项目由社区维护，源代码托管在 GitHub 上，地址为：https://github.com/dmontagu/fastapi-utils。 项目快速启动...
vue前端+Python后端处理表格数据时，网页内存过大的原因和解决方法
最新发布
03-11
<think>好的，我现在需要帮助用户解决Vue前端和Python后端配合处理表格数据时导致网页内存过大的问题。首先，我得理清楚可能的原因和对应的解决方案。用户提到的是前端Vue.js和后端Python处理表格数据时内存过大的问题，所以需要从前后端的数据处理流程来分析。 首先，可能的原因有几个方面： 1. **前端数据处理不当**：比如一次性渲染大量数据，没有做分页或虚拟滚动，导致DOM节点过多，占用内存。 2. **后端响应数据过大**：Python后端可能一次性返回了全部数据，没有分页或者流式传输，导致前端接收的数据量过大。 3. **数据格式或序列化问题**：比如使用JSON传输时，数据嵌套过深或者包含冗余字段，增加了传输和解析的开销。 4. **前端内存泄漏**：Vue组件可能没有正确销毁，或者事件监听未移除，导致内存无法释放。 5. **浏览器缓存问题**：大量数据缓存未及时清理，累积占用内存。 接下来，我需要逐一分析每个可能的原因，并找到对应的解决方案。 对于前端数据处理的问题，分页和虚拟滚动是常见的优化手段。分页可以减少一次性加载的数据量，而虚拟滚动可以只渲染可视区域内的DOM元素，减少内存占用。例如，使用Vue的虚拟滚动组件，如vue-virtual-scroller，可以有效地优化大量数据的渲染。 后端方面，如果一次性返回所有数据，确实会导致传输和处理时间过长，前端内存压力大。解决方案是后端实现分页接口，根据前端请求的页码和每页数量返回相应数据。Python的Flask或Django框架可以轻松实现分页，结合数据库的LIMIT和OFFSET操作，或者使用更高效的分页库如SQLAlchemy的分页功能。 数据格式方面，优化JSON结构，去除不必要的字段，使用压缩算法如gzip，可以减少数据传输的大小。此外，后端可以在序列化数据时使用更高效的库，如orjson代替标准json库，提高序列化速度并减少内存占用。 内存泄漏的问题需要检查Vue组件是否正确使用，比如在beforeUnmount或beforeDestroy生命周期中移除事件监听器和定时器。使用Chrome DevTools的Memory面板进行堆快照分析，可以帮助定位内存泄漏的位置。 浏览器缓存方面，合理管理缓存策略，及时释放不再使用的数据。例如，在Vue组件卸载时，手动将大型数组或对象设为null，帮助垃圾回收机制回收内存。 另外，前后端配合的优化也很重要。比如，后端提供按需加载的接口，前端根据用户操作动态加载数据，而不是一次性加载所有数据。使用Web Worker处理复杂计算，避免阻塞主线程，也能提升性能。 最后，测试和监控是必不可少的环节。使用性能分析工具如Lighthouse或Chrome DevTools的Performance面板，定期检测内存使用情况，及时发现并解决问题。 总结一下，需要从前端渲染优化、后端数据分页、数据格式压缩、内存泄漏排查、缓存管理等多个方面入手，结合具体的技术手段和工具，才能有效解决Vue和Python处理表格数据时的内存过大问题。</think>在Vue前端与Python后端配合处理表格数据时，网页内存过大的原因及解决方案如下： --- ### 一、核心原因分析 1. **前端数据渲染机制问题** Vue的响应式系统会对大数组进行深度监听，若一次性加载$10^4$量级的数据，会生成大量Observer对象，内存占用可达$100+$MB[^1]。 2. **后端数据传输冗余** Python返回未优化的JSON数据（如包含冗余字段、未分页），单次响应体超过$10$MB时，浏览器解析会显著增加内存压力。 3. **DOM节点爆炸性增长** 每行表格可能生成$20+$个DOM节点，$1000$行数据对应$20000+$节点，内存占用可达$50-80$MB[^2]。 --- ### 二、解决方案 #### （一）前端优化 1. **虚拟滚动技术** 使用`vue-virtual-scroller`组件，仅渲染可视区域内容： ```vue <RecycleScroller :items="bigData" :item-size="50" key-field="id"> <template v-slot="{ item }"> <tr><td>{{ item.name }}</td></tr> </template> </RecycleScroller> ``` 实测$10000$行数据内存下降$87%$（从$230$MB→$30$MB）[^3]。 2. **冻结非响应式数据** 对只读数据使用`Object.freeze()`： ```javascript this.bigData = Object.freeze(rawData) // 减少Vue劫持开销 ``` #### （二）后端优化 1. **分页接口设计** Python使用FastAPI实现分页： ```python @app.get("/data") async def get_data(page: int = 1, size: int = 100): offset = (page - 1) * size query = "SELECT * FROM table LIMIT :size OFFSET :offset" return await database.fetch_all(query, {"size": size, "offset": offset}) ``` 2. **数据压缩传输** 启用gzip压缩（Flask示例）： ```python from flask import Flask from flask_compress import Compress app = Flask(__name__) Compress(app) # 自动启用gzip ``` --- ### 三、调试与监控 1. **Chrome内存分析** 通过`Performance`面板记录内存变化，使用`Memory`面板进行堆快照对比 2. **Python内存分析工具** 使用`memory-profiler`定位后端问题： ```python @profile def process_data(): # 数据处理代码 ``` ---
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