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Python的Flask框架应用调用Redis队列数据的方法(flask框架下使用scrapy框架)

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任务异步化打开浏览器,输入地址,按下回车,打开了页面。于是一个HTTP请求(request)就由客户端发送到服务器,服务器处理请求,返回响应(response)内容。

我们每天都在浏览网页,发送大大小小的请求给服务器。有时候,服务器接到了请求,会发现他也需要给另外的服务器发送请求,或者服务器也需要做另外一些事情,于是最初们发送的请求就被阻塞了,也就是要等待服务器完成其他的事情。

更多的时候,服务器做的额外事情,并不需要客户端等待,这时候就可以把这些额外的事情异步去做。从事异步任务的工具有很多。主要原理还是处理通知消息,针对通知消息通常采取是队列结构。生产和消费消息进行通信和业务实现。

生产消费与队列上述异步任务的实现,可以抽象为生产者消费模型。如同一个餐馆,厨师在做饭,吃货在吃饭。如果厨师做了很多,暂时卖不完,厨师就会休息;如果客户很多,厨师马不停蹄的忙碌,客户则需要慢慢等待。实现生产者和消费者的方式用很多,下面使用Python标准库Queue写个小例子:

大概输出如下:

Python的Flask框架应用调用Redis队列数据的方法(flask框架下使用scrapy框架)

Redis 队列Python内置了一个好用的队列结构。我们也可以是用redis实现类似的操作。并做一个简单的异步任务。

Redis提供了两种方式来作消息队列。一个是使用生产者消费模式模式,另外一个方法就是发布订阅者模式。前者会让一个或者多个客户端监听消息队列,一旦消息到达,消费者马上消费,谁先抢到算谁的,如果队列里没有消息,则消费者继续监听。后者也是一个或多个客户端订阅消息频道,只要发布者发布消息,所有订阅者都能收到消息,订阅者都是ping的。

生产消费模式主要使用了redis提供的blpop获取队列数据,如果队列没有数据则阻塞等待,也就是监听。

发布订阅模式使用redis的pubsub功能,订阅者订阅频道,发布者发布消息到频道了,频道就是一个消息队列。

Flask 入口我们分别实现了两种异步任务的后端服务,直接启动他们,就能监听redis队列或频道的消息了。简单的测试如下:

启动脚本,使用

可以分别在监听的脚本输入中看到异步消息。在异步的任务中,可以执行一些耗时间的操作,当然目前这些做法并不知道异步的执行结果,如果需要知道异步的执行结果,可以考虑设计协程任务或者使用一些工具如RQ或者celery等。

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