关于结合faststream + python rq callback 进行job 状态标记的简单说明

标签：faststream rq python json callback job import id

以前简单介绍过基于faststream + python rq callback 进行job 状态标记，以下是结合源码说明下处理

参考玩法

代码实现

• faststream 参考代码

from faststream.redis import RedisBroker

 

from faststream.asgi import AsgiFastStream,get,AsgiResponse

 

from typing import Any

 

broker = RedisBroker("redis://localhost:6379",validate=True)

 

@get

async def liveness_ping(scope):

    return AsgiResponse(b"is liveness ping", status_code=200)

 

app = AsgiFastStream(broker,asgi_routes=[

    ("/",liveness_ping),

],

asyncapi_path="/docs",

)

 

# 为了演示此处通过response channel 标记为job 回调的消息处理，利用faststream 方便的消息处理我们开发起来很方便

@broker.subscriber("response")

async def msgv2(msg: Any):

    print("response",msg)

if  __name__ == "__main__":

    import uvicorn

    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8001)

• job 处理
  入队, 为了方便都使用了字符串，worker 具体执行的时候会自动进行模块方法的加载

result = q.enqueue(infos.get("module"),**infos,on_success="callback.report_success")

• callback 定义

import json 

def report_success(job, connection, result, *args, **kwargs):

    print("job success",job.id,job.kwargs,result,args,kwargs)

    info = {

        "data": {

            "name":"dalong",

            "age":11,

            "job_id":job.id

        }

    }

    # 此处使用json 格式，因为faststream默认的消息格式就是json的，我们只需要返回包含job id 信息的json 内容就可以了，实际faststream 订阅装饰器方法会基于job id 进行数据处理

    connection.publish('response', json.dumps(info))

说明

因为redis 的发布订阅并不是很可靠的服务，如果我们比较的时候服务不稳定或者异常了，可能会有不正常的问题，实际上基于stream 模式或者按需基于job api 查询也是可能需要的，属于一种灾备能力（补偿机制）

参考资料

https://python-rq.org/
https://faststream.airt.ai/latest/redis/

标签：faststream,rq,python,json,callback,job,import,id
From： https://www.cnblogs.com/rongfengliang/p/18355959