错误处理

定时任务系统是Web应用中自动执行任务的重要机制，广泛应用于数据清理、报表生成、状态刷新和批量处理等场景。FastAPI中主要通过后台任务队列和定时调度系统实现，其中APScheduler是最成熟的Python调度库，支持多种调度器和存储方案。APScheduler的集成示例展示了如何在FastAPI中初始化调度器、添加任务以及安全终止调度器。实战案例以电商 …

FastAPI 项目中配置 Celery Worker 涉及基础设置、自动扩展和容器化部署。首先，在 celery_app.py 中定义 Celery 应用，配置任务路由和 Redis 作为消息代理。通过命令行参数控制 Worker 的并发数、日志级别和队列监听。自动扩展功能通过 SmartAutoscaler 类实现，根据 CPU 使用率动态调整 …

FastAPI框架集成Celery的实战指南，首先需要Python 3.8+环境，并安装FastAPI、Celery、Redis等核心依赖包。配置Celery实例时，需设置Redis作为Broker和Backend。异步任务处理流程包括用户请求通过FastAPI路由进入，Celery任务派发，Worker执行任务并存储结果。接口层实现中，通过FastAPI创 …

FastAPI的BackgroundTasks模块适用于短时任务（如邮件发送、日志写入），基于请求-响应后的异步执行机制，但不支持任务持久化和分布式处理。与Celery相比，BackgroundTasks适合处理5秒内的任务，而Celery适合长时间任务和分布式场景。消息队列的核心组件包括Broker、生产者-消费者模式和消息确认机制。混合架构可结合 …

BackgroundTasks 适用于处理短时任务，通过将任务加入队列并在后台执行，实现异步处理。多任务并发控制可通过 Semaphore 限制最大并发数，优先级任务调度则通过装饰器实现优先级队列。长时间任务建议使用 Celery，以避免任务丢失和缺乏分布式追踪能力。常见报错包括 422 验证错误、后台任务未执行和并发超限错误，可通过检查模型定义、正确传递参 …

FastAPI的BackgroundTasks机制允许在请求响应后执行后台任务，适用于邮件发送、数据清理等场景。其核心特点包括任务队列、自动依赖注入和异常隔离。生产级代码示例展示了用户注册时发送欢迎邮件的实现。高级应用场景包括数据库事务补偿和任务编排模式。性能优化策略涉及任务分片、资源限制和超时设置。典型报错处理强调了后台任务不应返回响应对象，而应独立处理。