مهام الخلفية في Python FastAPI: إتقان تنفيذ المهام غير المتزامنة للتطبيقات العالمية

في المشهد الرقمي المترابط اليوم، يعد بناء التطبيقات التي يمكنها التعامل مع حجم كبير من الطلبات بكفاءة أمرًا بالغ الأهمية. بالنسبة للتطبيقات العالمية، وخاصة تلك التي تتعامل مع قواعد مستخدمين متنوعة وعمليات موزعة جغرافيًا، فإن الأداء والاستجابة ليسا مجرد أمرين مرغوبين - بل هما ضروريان. يوفر إطار عمل FastAPI من Python، المعروف بسرعته وإنتاجية المطورين، حلاً قويًا لإدارة المهام التي يجب ألا تعيق دورة الطلب والاستجابة الرئيسية: مهام الخلفية.

سوف يتعمق هذا الدليل الشامل في مهام الخلفية في FastAPI، ويشرح كيفية عملها، ولماذا هي ضرورية لتنفيذ المهام غير المتزامنة، وكيفية تنفيذها بفعالية. سنغطي سيناريوهات مختلفة، ونستكشف التكامل مع مكتبات قائمة انتظار المهام الشائعة، ونقدم رؤى قابلة للتنفيذ لبناء خدمات ويب عالمية قابلة للتطوير وعالية الأداء.

فهم الحاجة إلى مهام الخلفية

تخيل أن المستخدم بدأ إجراءً في تطبيقك يتضمن عملية تستغرق وقتًا طويلاً. يمكن أن يكون هذا أي شيء بدءًا من إرسال بريد إلكتروني جماعي إلى آلاف المشتركين عبر قارات مختلفة، أو معالجة تحميل صورة كبيرة، أو إنشاء تقرير معقد، أو مزامنة البيانات مع خدمة بعيدة في منطقة زمنية أخرى. إذا تم تنفيذ هذه العمليات بشكل متزامن داخل معالج الطلبات، فسيتم تعليق طلب المستخدم حتى تكتمل العملية بأكملها. هذا يمكن أن يؤدي إلى:

• تجربة مستخدم سيئة: يُترك المستخدمون ينتظرون لفترات طويلة، مما يؤدي إلى الإحباط والتخلي المحتمل عن التطبيق.
• حلقة الأحداث المتوقفة: في الأطر غير المتزامنة مثل FastAPI (التي تستخدم asyncio)، يمكن لعمليات الحظر أن توقف حلقة الأحداث بأكملها، مما يمنع معالجة الطلبات الأخرى. وهذا يؤثر بشدة على قابلية التوسع والإنتاجية.
• زيادة حمل الخادم: تربط الطلبات طويلة الأمد موارد الخادم، مما يقلل من عدد المستخدمين المتزامنين الذين يمكن لتطبيقك خدمتهم بفعالية.
• المهلات المحتملة: قد تنتهي مهلة الوسطاء أو العملاء في الشبكة في انتظار الاستجابة، مما يؤدي إلى عمليات غير مكتملة وأخطاء.

توفر مهام الخلفية حلاً أنيقًا من خلال فصل هذه العمليات طويلة الأمد وغير الحرجة عن عملية معالجة الطلبات الرئيسية. يتيح ذلك لواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك الاستجابة بسرعة للمستخدم، وتأكيد بدء المهمة، بينما يتم تنفيذ العمل الفعلي بشكل غير متزامن في الخلفية.

مهام الخلفية المضمنة في FastAPI

توفر FastAPI آلية مباشرة لتنفيذ المهام في الخلفية دون الحاجة إلى تبعيات خارجية لحالات الاستخدام البسيطة. تم تصميم فئة `BackgroundTasks` لهذا الغرض.

كيف تعمل `BackgroundTasks`

عندما يأتي طلب إلى تطبيق FastAPI الخاص بك، يمكنك حقن مثيل من `BackgroundTasks` في وظيفة عملية المسار الخاص بك. يعمل هذا الكائن كحاوية للاحتفاظ بالوظائف التي يجب تنفيذها بعد إرسال الاستجابة إلى العميل.

إليك بنية أساسية:

            from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks

app = FastAPI()

def send_email_background(email: str, message: str):
    # Simulate sending an email
    print(f"Simulating sending email to {email} with message: {message}")
    # In a real application, this would involve SMTP or an email service API.
    # For global applications, consider time zone aware sending and retry mechanisms.

@app.post("/send-notification/{email}")
async def send_notification(email: str, message: str, background_tasks: BackgroundTasks):
    background_tasks.add_task(send_email_background, email, message)
    return {"message": "Notification sent in background"}

            

              
                Copy
              
            
          

في هذا المثال:

• نحدد دالة `send_email_background` تحتوي على منطق المهمة.
• نقوم بحقن `BackgroundTasks` كمعامل في وظيفة عملية المسار `send_notification`.
• باستخدام `background_tasks.add_task()`، نقوم بجدولة `send_email_background` ليتم تنفيذه. يتم تمرير وسيطات وظيفة المهمة كوسيطات لاحقة إلى `add_task`.
• تعيد واجهة برمجة التطبيقات على الفور رسالة نجاح إلى العميل، بينما تستمر عملية إرسال البريد الإلكتروني خلف الكواليس.

اعتبارات رئيسية لـ `BackgroundTasks`

• دورة حياة العملية: تعمل المهام المضافة عبر `BackgroundTasks` داخل نفس عملية Python مثل تطبيق FastAPI الخاص بك. إذا أعيد تشغيل عملية التطبيق أو تعطلت، فسيتم فقد أي مهام خلفية معلقة.
• لا يوجد ثبات: لا توجد آلية مدمجة لإعادة محاولة المهام الفاشلة أو الاحتفاظ بها إذا توقف الخادم.
• محدود لسير العمل المعقد: على الرغم من كونه ممتازًا للعمليات البسيطة التي يتم تشغيلها ونسيانها، إلا أن `BackgroundTasks` قد لا يكون كافيًا لسير العمل المعقد الذي يتضمن أنظمة موزعة أو إدارة الحالة أو التنفيذ المضمون.
• معالجة الأخطاء: سيتم تسجيل الأخطاء داخل مهام الخلفية افتراضيًا ولكنها لن تنتشر مرة أخرى إلى العميل أو تؤثر على الاستجابة الأولية. تحتاج إلى معالجة أخطاء صريحة داخل وظائف المهمة الخاصة بك.

على الرغم من هذه القيود، فإن `BackgroundTasks` الأصلية في FastAPI هي أداة قوية لتحسين الاستجابة في العديد من السيناريوهات الشائعة، خاصة بالنسبة للتطبيقات التي لا يكون فيها إكمال المهمة الفوري أمرًا بالغ الأهمية.

متى تستخدم قوائم انتظار المهام الخارجية

للحصول على معالجة مهام خلفية أكثر قوة وقابلية للتطوير ومرونة، خاصة في البيئات العالمية الصعبة، يُنصح بالتكامل مع أنظمة قائمة انتظار المهام المخصصة. تقدم هذه الأنظمة ميزات مثل:

• الفصل: تتم معالجة المهام بواسطة عمليات عامل منفصلة، ​​بشكل مستقل تمامًا عن خادم الويب الخاص بك.
• الثبات: يمكن تخزين المهام في قاعدة بيانات أو وسيط رسائل، مما يسمح لها بالبقاء على قيد الحياة بعد إعادة تشغيل الخادم أو الأعطال.
• إعادة المحاولات ومعالجة الأخطاء: آليات متطورة لإعادة محاولة المهام الفاشلة تلقائيًا ومعالجة الأخطاء.
• قابلية التوسع: يمكنك توسيع نطاق عدد عمليات العامل بشكل مستقل عن خادم الويب الخاص بك للتعامل مع زيادة حمل المهام.
• المراقبة والإدارة: أدوات لمراقبة قوائم انتظار المهام وفحص حالة المهمة وإدارة العمال.
• الأنظمة الموزعة: ضرورية لبنيات الخدمات المصغرة حيث قد تحتاج المهام إلى المعالجة بواسطة خدمات مختلفة أو على أجهزة مختلفة.

تتكامل العديد من مكتبات قائمة انتظار المهام الشائعة بسلاسة مع Python و FastAPI:

1. Celery

Celery هو أحد أكثر أنظمة قائمة انتظار المهام الموزعة شيوعًا وقوة لـ Python. إنه مرن للغاية ويمكن استخدامه مع العديد من وسطاء الرسائل مثل RabbitMQ أو Redis أو Amazon SQS.

إعداد Celery مع FastAPI

المتطلبات الأساسية:

• قم بتثبيت Celery ووسيط رسائل (على سبيل المثال، Redis):

            pip install celery[redis] 

            

              
                Copy
              
            
          

1. قم بإنشاء ملف تطبيق Celery (على سبيل المثال، `celery_worker.py`):

            from celery import Celery

# Configure Celery
# Use a broker URL, e.g., Redis running on localhost
celery_app = Celery(
    'tasks',
    broker='redis://localhost:6379/0',
    backend='redis://localhost:6379/0'
)

# Optional: Define tasks here or import them from other modules
@celery_app.task
def process_data(data: dict):
    # Simulate a long-running data processing task.
    # In a global app, consider multi-language support, internationalization (i18n),
    # and localization (l10n) for any text processing.
    print(f"Processing data: {data}")
    # For internationalization, ensure data formats (dates, numbers) are handled correctly.
    return f"Processed: {data}"

            

              
                Copy
              
            
          

2. قم بالتكامل مع تطبيق FastAPI الخاص بك (`main.py`):

            from fastapi import FastAPI
from celery_worker import celery_app  # Import your Celery app

app = FastAPI()

@app.post("/process-data/")
async def start_data_processing(data: dict):
    # Send the task to Celery
    task = celery_app.send_task('tasks.process_data', args=[data])
    return {"message": "Data processing started", "task_id": task.id}

# Endpoint to check task status (optional but recommended)
@app.get("/task-status/{task_id}")
async def get_task_status(task_id: str):
    task_result = celery_app.AsyncResult(task_id)
    return {
        "task_id": task_id,
        "status": str(task_result.status),
        "result": task_result.result if task_result.ready() else None
    }

            

              
                Copy
              
            
          

3. قم بتشغيل عامل Celery:

في نافذة طرفية منفصلة، انتقل إلى دليل مشروعك وقم بتشغيل:

            
celery -A celery_worker worker --loglevel=info

            

              
                Copy
              
            
          

4. قم بتشغيل تطبيق FastAPI الخاص بك:

            
uvicorn main:app --reload

            

              
                Copy
              
            
          

اعتبارات عالمية مع Celery:

• اختيار الوسيط: بالنسبة للتطبيقات العالمية، ضع في اعتبارك وسطاء الرسائل المتاحين بدرجة كبيرة والموزعين، مثل Amazon SQS أو خدمات Kafka المدارة، لتجنب نقاط الفشل الفردية.
• المناطق الزمنية: عند جدولة المهام أو معالجة البيانات الحساسة للوقت، تأكد من التعامل المتسق مع المناطق الزمنية عبر تطبيقك وعمالك. استخدم UTC كمعيار.
• التدويل (i18n) والترجمة (l10n): إذا كانت مهام الخلفية الخاصة بك تتضمن إنشاء محتوى (رسائل بريد إلكتروني، تقارير)، فتأكد من أنها مترجمة لمناطق مختلفة.
• التزامن والإنتاجية: اضبط عدد عمال Celery وإعدادات التزامن الخاصة بهم بناءً على الحمل المتوقع وموارد الخادم المتاحة في مناطق مختلفة.

2. Redis Queue (RQ)

RQ هو بديل أبسط لـ Celery، تم تصميمه أيضًا فوق Redis. غالبًا ما يفضل للمشاريع الصغيرة أو عندما يكون الإعداد الأقل تعقيدًا مطلوبًا.

إعداد RQ مع FastAPI

المتطلبات الأساسية:

• قم بتثبيت RQ و Redis:

            
pip install rq

            

              
                Copy
              
            
          

1. قم بإنشاء ملف مهام (على سبيل المثال، `tasks.py`):

            import time

def send_international_email(recipient: str, subject: str, body: str):
    # Simulate sending an email, considering international mail servers and delivery times.
    print(f"Sending email to {recipient} with subject: {subject}")
    time.sleep(5) # Simulate work
    print(f"Email sent to {recipient}.")
    return f"Email sent to {recipient}"

            

              
                Copy
              
            
          

2. قم بالتكامل مع تطبيق FastAPI الخاص بك (`main.py`):

            from fastapi import FastAPI
from redis import Redis
from rq import Queue

app = FastAPI()

# Connect to Redis
redis_conn = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# Create an RQ queue
q = Queue(connection=redis_conn)

@app.post("/send-email-rq/")
def send_email_rq(
    recipient: str,
    subject: str,
    body: str
):
    # Enqueue the task
    task = q.enqueue(send_international_email, recipient, subject, body)
    return {"message": "Email scheduled for sending", "task_id": task.id}

# Endpoint to check task status (optional)
@app.get("/task-status-rq/{task_id}")
def get_task_status_rq(task_id: str):
    job = q.fetch_job(task_id)
    if job:
        return {
            "task_id": task_id,
            "status": job.get_status(),
            "result": job.result if job.is_finished else None
        }
    return {"message": "Task not found"}

            

              
                Copy
              
            
          

3. قم بتشغيل عامل RQ:

في نافذة طرفية منفصلة:

            
python -m rq worker default

            

              
                Copy
              
            
          

4. قم بتشغيل تطبيق FastAPI الخاص بك:

            
uvicorn main:app --reload

            

              
                Copy
              
            
          

اعتبارات عالمية مع RQ:

• توفر Redis: تأكد من أن مثيل Redis الخاص بك متاح بدرجة كبيرة ويحتمل أن يكون موزعًا جغرافيًا إذا كان تطبيقك يخدم جمهورًا عالميًا بمتطلبات زمن انتقال منخفضة. تعد خدمات Redis المدارة خيارًا جيدًا.
• حدود قابلية التوسع: على الرغم من أن RQ أبسط، إلا أن توسيع نطاقه قد يتطلب المزيد من الجهد اليدوي مقارنة بأدوات Celery الواسعة للبيئات الموزعة.

3. قوائم انتظار المهام الأخرى (على سبيل المثال، Dramatiq، Apache Kafka مع KafkaJS/Faust)

اعتمادًا على احتياجاتك الخاصة، قد تكون حلول قائمة انتظار المهام الأخرى أكثر ملاءمة:

• Dramatiq: بديل أبسط وأكثر حداثة لـ Celery، يدعم أيضًا Redis و RabbitMQ.
• Apache Kafka: بالنسبة للتطبيقات التي تتطلب إنتاجية عالية وتحمل الأخطاء وقدرات معالجة التدفق، يمكن استخدام Kafka كوسيط رسائل لمهام الخلفية. توفر مكتبات مثل Faust إطار عمل لمعالجة التدفقات بلغة Pythonic أعلى Kafka. هذا وثيق الصلة بشكل خاص بالتطبيقات العالمية التي تحتوي على تدفقات بيانات ضخمة.

تصميم سير عمل مهام الخلفية العالمية

عند إنشاء أنظمة مهام خلفية لجمهور عالمي، تتطلب عدة عوامل دراسة متأنية تتجاوز التنفيذ الأساسي:

1. التوزيع الجغرافي والكمون

سيتفاعل المستخدمون في جميع أنحاء العالم مع واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك من مواقع مختلفة. يمكن أن يؤثر موضع خوادم الويب الخاصة بك وعمال المهام لديك بشكل كبير على الأداء.

• وضع العامل: ضع في اعتبارك نشر عمال المهام في مناطق أقرب جغرافيًا إلى مصادر البيانات أو الخدمات التي يتفاعلون معها. على سبيل المثال، إذا كانت المهمة تتضمن معالجة بيانات من مركز بيانات أوروبي، فإن وضع العمال في أوروبا يمكن أن يقلل من زمن الانتقال.
• موقع وسيط الرسائل: تأكد من أن وسيط الرسائل الخاص بك يمكن الوصول إليه بزمن انتقال منخفض من جميع خوادم الويب ومثيلات العامل الخاصة بك. توفر الخدمات السحابية المدارة مثل AWS SQS أو Google Cloud Pub/Sub أو Azure Service Bus خيارات توزيع عالمية.
• CDN للأصول الثابتة: إذا كانت مهام الخلفية تنشئ تقارير أو ملفات يقوم المستخدمون بتنزيلها، فاستخدم شبكات توصيل المحتوى (CDNs) لتقديم هذه الأصول عالميًا.

2. المناطق الزمنية والجدولة

تعد معالجة الوقت بشكل صحيح أمرًا بالغ الأهمية للتطبيقات العالمية. قد تحتاج مهام الخلفية إلى الجدولة لأوقات محددة أو التشغيل بناءً على الأحداث التي تحدث في أوقات مختلفة.

• استخدم UTC: قم دائمًا بتخزين ومعالجة الطوابع الزمنية في التوقيت العالمي المنسق (UTC). قم بالتحويل إلى المناطق الزمنية المحلية فقط لأغراض العرض.
• المهام المجدولة: إذا كنت بحاجة إلى تشغيل المهام في أوقات محددة (على سبيل المثال، التقارير اليومية)، فتأكد من أن آلية الجدولة الخاصة بك تحسب المناطق الزمنية المختلفة. يدعم Celery Beat، على سبيل المثال، الجدولة الشبيهة بـ cron التي يمكن تهيئتها لتشغيل المهام في أوقات محددة عالميًا.
• مشغلات قائمة على الأحداث: بالنسبة للمهام القائمة على الأحداث، تأكد من توحيد الطوابع الزمنية للأحداث إلى UTC.

3. التدويل (i18n) والترجمة (l10n)

إذا كانت مهام الخلفية الخاصة بك تنشئ محتوى يواجهه المستخدم، مثل رسائل البريد الإلكتروني أو الإشعارات أو التقارير، فيجب ترجمتها.

• مكتبات i18n: استخدم مكتبات Python i18n (على سبيل المثال، `gettext`، `babel`) لإدارة الترجمات.
• إدارة الإعدادات المحلية: تأكد من أن معالجة مهام الخلفية الخاصة بك يمكنها تحديد الإعدادات المحلية المفضلة للمستخدم لإنشاء محتوى باللغة والتنسيق الصحيحين.
• التنسيق: تختلف تنسيقات التاريخ والوقت والأرقام والعملات اختلافًا كبيرًا عبر المناطق. قم بتنفيذ منطق تنسيق قوي.

4. معالجة الأخطاء وإعادة المحاولات

يمكن أن يؤدي عدم استقرار الشبكة أو حالات فشل الخدمة العابرة أو تناقضات البيانات إلى فشل المهام. يعد النظام المرن أمرًا بالغ الأهمية للعمليات العالمية.

• Idempotency: صمم المهام لتكون idempotent حيثما أمكن ذلك، مما يعني أنه يمكن تنفيذها عدة مرات دون تغيير النتيجة بعد التنفيذ الأولي. هذا أمر حيوي لعمليات إعادة المحاولة الآمنة.
• التراجع الأسي: قم بتنفيذ التراجع الأسي لعمليات إعادة المحاولة لتجنب إرباك الخدمات التي تواجه مشكلات مؤقتة.
• قوائم الانتظار المعطلة (DLQs): بالنسبة للمهام الحرجة، قم بتكوين DLQs لالتقاط المهام التي تفشل بشكل متكرر، مما يسمح بالفحص اليدوي والحل دون حظر قائمة انتظار المهام الرئيسية.

5. الأمن

غالبًا ما تتفاعل مهام الخلفية مع البيانات الحساسة أو الخدمات الخارجية.

• المصادقة والتفويض: تأكد من أن المهام التي تعمل في الخلفية لديها بيانات الاعتماد والأذونات اللازمة ولكن ليس أكثر من المطلوب.
• تشفير البيانات: إذا كانت المهام تتعامل مع بيانات حساسة، فتأكد من تشفيرها أثناء النقل (بين الخدمات والعاملين) وأثناء الراحة (في وسطاء الرسائل أو قواعد البيانات).
• إدارة الأسرار: استخدم طرقًا آمنة لإدارة مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات وبيانات اعتماد قاعدة البيانات والأسرار الأخرى التي يحتاجها عمال الخلفية.

6. المراقبة والملاحظة

يعد فهم صحة وأداء نظام مهام الخلفية الخاص بك أمرًا ضروريًا لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها والتحسين.

• التسجيل: قم بتنفيذ تسجيل شامل داخل مهامك، بما في ذلك الطوابع الزمنية ومعرفات المهام والسياق ذي الصلة.
• المقاييس: اجمع المقاييس حول أوقات تنفيذ المهام ومعدلات النجاح ومعدلات الفشل وأطوال قائمة الانتظار واستخدام العامل.
• التتبع: يمكن أن يساعد التتبع الموزع في تصور تدفق الطلبات والمهام عبر خدمات متعددة، مما يسهل تحديد الاختناقات والأخطاء. يمكن دمج أدوات مثل Jaeger أو OpenTelemetry.

أفضل الممارسات لتنفيذ مهام الخلفية في FastAPI

بغض النظر عما إذا كنت تستخدم `BackgroundTasks` المضمنة في FastAPI أو قائمة انتظار مهام خارجية، اتبع أفضل الممارسات هذه:

• حافظ على المهام مركزة وذرية: يجب أن تؤدي كل مهمة خلفية بشكل مثالي عملية واحدة محددة جيدًا. هذا يجعلها أسهل للاختبار والتصحيح وإعادة المحاولة.
• صمم للفشل: افترض أن المهام ستفشل. قم بتنفيذ معالجة أخطاء قوية وتسجيل وآليات إعادة المحاولة.
• تقليل التبعيات: يجب أن يكون لدى عمال الخلفية التبعيات الضرورية فقط لأداء مهامهم بكفاءة.
• تحسين تسلسل البيانات: إذا كنت تمرر بيانات معقدة بين واجهة برمجة التطبيقات والعاملين لديك، فاختر تنسيق تسلسل فعال (على سبيل المثال، JSON، بروتوكول المخازن المؤقتة).
• اختبر جيدًا: وحدة اختبار وظائف المهام الخاصة بك، واختبار تكامل الاتصال بين تطبيق FastAPI وقائمة انتظار المهام.
• راقب قوائم الانتظار الخاصة بك: تحقق بانتظام من حالة قوائم انتظار المهام وأداء العامل ومعدلات الخطأ.
• استخدم العمليات غير المتزامنة داخل المهام حيثما أمكن ذلك: إذا كانت مهمة الخلفية الخاصة بك بحاجة إلى إجراء مكالمات الإدخال/الإخراج (على سبيل المثال، إلى واجهات برمجة تطبيقات أو قواعد بيانات أخرى)، فاستخدم مكتبات غير متزامنة (مثل `httpx` لطلبات HTTP أو `asyncpg` لـ PostgreSQL) داخل وظائف المهام الخاصة بك إذا كان مشغل قائمة انتظار المهام الذي اخترته يدعمه (على سبيل المثال، Celery مع `apply_async` باستخدام `countdown` أو `eta` للجدولة، أو عمال `gevent`/`eventlet`). يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين الكفاءة.

سيناريو مثال: معالجة طلبات التجارة الإلكترونية العالمية

ضع في اعتبارك منصة تجارة إلكترونية بها مستخدمون في جميع أنحاء العالم. عندما يقدم المستخدم طلبًا، يجب أن تحدث عدة إجراءات:

• إخطار العميل: إرسال بريد إلكتروني لتأكيد الطلب.
• تحديث المخزون: خفض مستويات المخزون.
• معالجة الدفع: التفاعل مع بوابة الدفع.
• إخطار قسم الشحن: إنشاء بيان شحن.

إذا كانت هذه كلها متزامنة، فسوف ينتظر العميل وقتًا طويلاً للتأكيد، ويمكن أن يصبح التطبيق غير مستجيب تحت الحمل.

باستخدام مهام الخلفية:

1. تتم معالجة طلب المستخدم لتقديم طلب بواسطة FastAPI.
2. ترجع FastAPI على الفور استجابة لتأكيد الطلب إلى المستخدم: "تم تقديم طلبك ويجري معالجته. ستتلقى رسالة بريد إلكتروني قريبا."
3. تتم إضافة المهام التالية إلى قائمة انتظار مهام قوية (على سبيل المثال، Celery):
• `send_order_confirmation_email(order_details)`: ستتعامل هذه المهمة مع i18n لقوالب البريد الإلكتروني، مع مراعاة الإعدادات المحلية للعميل.
• `update_inventory_service(order_items)`: استدعاء خدمة مصغرة لتحديث المخزون، ربما عبر مستودعات إقليمية مختلفة.
• `process_payment_gateway(payment_details)`: يتفاعل مع معالج الدفع، الذي قد يكون له نقاط نهاية إقليمية. تحتاج هذه المهمة إلى معالجة أخطاء قوية ومنطق إعادة المحاولة.
• `generate_shipping_manifest(order_id, shipping_address)`: تقوم هذه المهمة بإعداد البيانات لقسم الشحن، مع مراعاة اللوائح الجمركية لبلد المقصد.

يضمن هذا النهج غير المتزامن استجابة سريعة للعميل، ويمنع حظر واجهة برمجة التطبيقات الرئيسية، ويسمح بمعالجة قابلة للتطوير ومرنة للطلبات حتى خلال مواسم التسوق العالمية الذروة.

الخلاصة

يعد تنفيذ المهام غير المتزامنة حجر الزاوية في بناء تطبيقات عالية الأداء وقابلة للتطوير وسهلة الاستخدام، خاصة تلك التي تخدم جمهورًا عالميًا. يوفر Python FastAPI، مع تكامله الأنيق لمهام الخلفية، أساسًا متينًا. بالنسبة للعمليات البسيطة التي يتم تشغيلها ونسيانها، تعد فئة `BackgroundTasks` المضمنة في FastAPI نقطة انطلاق ممتازة.

ومع ذلك، بالنسبة للتطبيقات الصعبة وذات المهام الحرجة التي تتطلب المرونة والثبات والميزات المتقدمة مثل إعادة المحاولات والمعالجة الموزعة والمراقبة القوية، يعد التكامل مع أنظمة قائمة انتظار المهام القوية مثل Celery أو RQ أمرًا ضروريًا. من خلال التفكير بعناية في العوامل العالمية مثل التوزيع الجغرافي والمناطق الزمنية والتدويل ومعالجة الأخطاء القوية، يمكنك الاستفادة من مهام الخلفية لبناء خدمات ويب عالية الأداء وموثوقة حقًا للمستخدمين في جميع أنحاء العالم.

إن إتقان مهام الخلفية في FastAPI لا يتعلق فقط بالتنفيذ الفني؛ بل يتعلق بتصميم أنظمة مستجيبة وموثوقة وقادرة على التوسع لتلبية الاحتياجات المتنوعة لقاعدة مستخدمين عالمية.