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简介
Flask 是 Python 中有名的轻量级同步 web 框架，在一些开发中，可能会遇到需要长时间处理的任务，此时就需要使用异步的方式来实现，让长时间任务在后台运行，先将本次请求的响应状态返回给前端，不让前端界面「卡顿」，当异步任务处理好后，如果需要返回状态，再将状态返回。
怎么实现呢？
使用线程的方式
当要执行耗时任务时，直接开启一个新的线程来执行任务，这种方式最为简单快速。
通过 ThreadPoolExecutor 来实现
from flask import Flask
from time import sleep
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
# DOCS https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html#concurrent.futures.ThreadPoolExecutor
# 创建线程池执行器
executor = ThreadPoolExecutor(2)
app = Flask(__name__)
@app.route('/jobs')
def run_jobs():
# 交由线程去执行耗时任务
executor.submit(long_task, 'hello', 123)
return 'long task running.'
# 耗时任务
def long_task(arg1, arg2):
print("args: %s %s!" % (arg1, arg2))
sleep(5)
print("Task is done!")
if __name__ == '__main__':
app.run()
当要执行一些比较简单的耗时任务时就可以使用这种方式，如发邮件、发短信验证码等。
但这种方式有个问题，就是前端无法得知任务执行状态。
如果想要前端知道，就需要设计一些逻辑，比如将任务执行状态存储到 redis 中，通过唯一的任务 id 进行标识，然后再写一个接口，通过任务 id 去获取任务的状态，然后让前端定时去请求该接口，从而获得任务状态信息。
全部自己实现就显得有些麻烦了，而 Celery 刚好实现了这样的逻辑，来使用一下。
使用 Celery
为了满足前端可以获得任务状态的需求，可以使用 Celery。
Celery 是实时任务处理与调度的分布式任务队列，它常用于 web 异步任务、定时任务等，后面单独写一篇文章描述 Celery 的架构，这里不深入讨论。
现在我想让前端可以通过一个进度条来判断后端任务的执行情况。使用 Celery 就很容易实现，首先通过 pip 安装 Celery 与 redis，之所以要安装 redis，是因为让 Celery 选择 redis 作为「消息代理 / 消息中间件」。
pip install celery
pip install redis
在 Flask 中使用 Celery 其实很简单，这里先简单的过一下 Flask 中使用 Celery 的整体流程，然后再去实现具体的项目
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1. 在 Flask 中初始化 Celery
from flask import Flask
from celery import Celery
app = Flask(__name__)
# 配置
# 配置消息代理的路径，如果是在远程服务器上，则配置远程服务器中redis的URL
app.config['CELERY_BROKER_URL'] = 'redis://localhost:6379/0'
# 要存储 Celery 任务的状态或运行结果时就必须要配置
app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'] = 'redis://localhost:6379/0'
# 初始化Celery
celery = Celery(app.name, broker=app.config['CELERY_BROKER_URL'])
# 将Flask中的配置直接传递给Celery
celery.conf.update(app.config)
上述代码中，通过 Celery 类初始化 celery 对象，传入的应用名称与消息代理的连接 URL。
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2. 通过 celery.task 装饰器装饰耗时任务对应的函数
@celery.task
def long_task(arg1, arg2):
# 耗时任务的逻辑
return result
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3.Flask 中定义接口通过异步的方式执行耗时任务
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
task = long_task.delay(1, 2)
delay () 方法是 apply async () 方法的快捷方式，apply async () 参数更多，可以更加细致的控制耗时任务，比如想要 long_task () 在一分钟后再执行
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
task = long_task.apply_async(args=[1, 2], countdown=60)
delay () 与 apply_async () 会返回一个任务对象，该对象可以获取任务的状态与各种相关信息。
通过这 3 步就可以使用 Celery 了。
接着就具体来实现「让前端可以通过一个进度条来判断后端任务的执行情况」的需求。
# bind为True，会传入self给被装饰的方法
@celery.task(bind=True)
def long_task(self):
verb = ['Starting up', 'Booting', 'Repairing', 'Loading', 'Checking']
adjective = ['master', 'radiant', 'silent', 'harmonic', 'fast']
noun = ['solar array', 'particle reshaper', 'cosmic ray', 'orbiter', 'bit']
message = ''
total = random.randint(10, 50)
for i in range(total):
if not message or random.random() < 0.25:
# 随机的获取一些信息
message = '{0} {1} {2}...'.format(random.choice(verb),
random.choice(adjective),
random.choice(noun))
# 更新Celery任务状态
self.update_state(state='PROGRESS',
meta={'current': i, 'total': total,
'status': message})
time.sleep(1)
# 返回字典
return {'current': 100, 'total': 100, 'status': 'Task completed!',
'result': 42}
上述代码中，celery.task () 装饰器使用了 bind=True 参数，这个参数会让 Celery 将 Celery 本身传入，可以用于记录与更新任务状态。
然后就是一个 for 迭代，迭代的逻辑没什么意义，就是随机从 list 中抽取一些词汇来模拟一些逻辑的运行，为了表示这是耗时逻辑，通过 time.sleep (1) 休眠一秒。
每次获取一次词汇，就通过 self.update_state () 更新 Celery 任务的状态，Celery 包含一些内置状态，如 SUCCESS、STARTED 等等，这里使用了自定义状态「PROGRESS」，除了状态外，还将本次循环的一些信息通过 meta 参数 (元数据) 以字典的形式存储起来。有了这些数据，前端就可以显示进度条了。
定义好耗时方法后，再定义一个 Flask 接口方法来调用该耗时方法
@app.route('/longtask', methods=['POST'])
def longtask():
# 异步调用
task = long_task.apply_async()
# 返回 202，与Location头
return jsonify({}), 202, {'Location': url_for('taskstatus',
task_id=task.id)}
简单而言，前端通过 POST 请求到 /longtask，让后端开始去执行耗时任务。
返回的状态码为 202，202 通常表示一个请求正在进行中，然后还在返回数据包的包头 (Header) 中添加了 Location 头信息，前端可以通过读取数据包中 Header 中的 Location 的信息来获取任务 id 对应的完整 url。
前端有了任务 id 对应的 url 后，还需要提供一个接口给前端，让前端可以通过任务 id 去获取当前时刻任务的具体状态。
@app.route('/status/
')
def taskstatus(task_id):
task = long_task.AsyncResult(task_id)
if task.state == 'PENDING': # 在等待
response = {
'state': task.state,
'current': 0,
'total': 1,
'status': 'Pending...'
}
elif task.state != 'FAILURE': # 没有失败
response = {
'state': task.state, # 状态
# meta中的数据，通过task.info.get()可以获得
'current': task.info.get('current', 0), # 当前循环进度
'total': task.info.get('total', 1), # 总循环进度
'status': task.info.get('status', '')
}
if 'result' in task.info:
response['result'] = task.info['result']
else:
# 后端执行任务出现了一些问题
response = {
'state': task.state,
'current': 1,
'total': 1,
'status': str(task.info), # 报错的具体异常
}
return jsonify(response)
为了可以获得任务对象中的信息，使用任务 id 初始化 AsyncResult 类，获得任务对象，然后就可以从任务对象中获得当前任务的信息。
该方法会返回一个 JSON，其中包含了任务状态以及 meta 中指定的信息，前端可以利用这些信息构建一个进度条。
如果任务在 PENDING 状态，表示该任务还没有开始，在这种状态下，任务中是没有什么信息的，这里人为的返回一些数据。如果任务执行失败，就返回 task.info 中包含的异常信息，此外就是正常执行了，正常执行可以通 task.info 获得任务中具体的信息。
这样，后端的逻辑就处理完成了，接着就来实现前端的逻辑，要实现图形进度条，可以直接使用 nanobar.js，简单两句话就可以实现一个进度条，其官网例子如下：
var options = {
classname: 'my-class',
id: 'my-id',
// 进度条要出现的位置
target: document.getElementById('myDivId')
};
// 初始化进度条对象
var nanobar = new Nanobar( options );
nanobar.go( 30 ); // 30% 进度条
nanobar.go( 76 ); // 76% 进度条
// 100% 进度条，进度条结束
nanobar.go(100);
有了 nanobar.js 就非常简单了。
先定义一个简单的 HTML 界面
Long running task with progress updates
通过 JavaScript 实现对后台的请求
// 按钮点击事件
$(function() {
$('#start-bg-job').click(start_long_task);
});
// 请求 longtask 接口
function start_long_task() {
// 添加元素在html中
div = $('
0%
...
');
$('#progress').append(div);
// 创建进度条对象
var nanobar = new Nanobar({
bg: '#44f',
target: div[0].childNodes[0]
});
// ajax请求longtask
$.ajax({
type: 'POST',
url: '/longtask',
// 获得数据，从响应头中获取Location
success: function(data, status, request) {
status_url = request.getResponseHeader('Location');
// 调用 update_progress() 方法更新进度条
update_progress(status_url, nanobar, div[0]);
},
error: function() {
alert('Unexpected error');
}
});
}
// 更新进度条
function update_progress(status_url, nanobar, status_div) {
// getJSON()方法是JQuery内置方法，这里向Location中对应的url发起请求，即请求「/status/
」
$.getJSON(status_url, function(data) {
// 计算进度
percent = parseInt(data['current'] * 100 / data['total']);
// 更新进度条
nanobar.go(percent);
// 更新文字
$(status_div.childNodes[1]).text(percent + '%');
$(status_div.childNodes[2]).text(data['status']);
if (data['state'] != 'PENDING' && data['state'] != 'PROGRESS') {
if ('result' in data) {
// 展示结果
$(status_div.childNodes[3]).text('Result: ' + data['result']);
}
else {
// 意料之外的事情发生
$(status_div.childNodes[3]).text('Result: ' + data['state']);
}
}
else {
// 2秒后再次运行
setTimeout(function() {
update_progress(status_url, nanobar, status_div);
}, 2000);
}
});
}
可以通过注释阅读代码整体逻辑。
至此，需求实现完了，运行一下。
首先运行 Redis
redis-server
然后运行 celery
celery worker -A app.celery --loglevel=info
最后运行 Flask 项目
python app.py
效果如下：
尾
Flask 异步运行任务的常见方式就介绍完了，因为本人在开发一个用于自动生成字幕的小玩具，其中视频上传以及字幕生成都是耗时任务，所以就单独写一篇文章来介绍一下这部分的内容，后面会将小玩具的代码开源让大家学习一下，先一睹其真容：
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