Implementowanie zadań w tle
Twoje API do analizy wydźwięku zaczyna otrzymywać żądania przetwarzania setek recenzji naraz. Aby obsługiwać je sprawnie i nie kazać użytkownikom czekać, zaimplementujesz przetwarzanie zadań w tle – dzięki temu żądania będą realizowane już po wysłaniu odpowiedzi do klienta.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wdrażanie AI na produkcję z FastAPI
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaimportuj klasę zadań w tle z
fastapi. - Zadeklaruj parametr
background_tasks, aby obsłużyć żądanie jako zadanie działające w tle. - Zaplanuj zadanie przetwarzania, które analizuje teksty recenzji, używając funkcji
process_reviews.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import the background task class
from fastapi import ____
# Create a background task dependency
@app.post("/analyze_batch")
async def analyze_batch(
reviews: Reviews,
background_tasks: ____
):
async def process_reviews(texts: List[str]):
for text in texts:
result = await asyncio.to_thread(sentiment_model, text)
print(f"Processed: {result[0]['label']}")
# Add the task of analysing reviews' texts to the background
background_tasks.____(process_reviews, reviews.texts)
return {"message": "Processing started"}