Python FastAPI fon vazifalari: Global ilovalar uchun asinxron vazifalarni bajarishni o'zlashtirish

Bugungi o‘zaro bog‘liq raqamli landshaftda ko‘p sonli so‘rovlarni samarali bajara oladigan ilovalarni yaratish ustuvor ahamiyatga ega. Global ilovalar, ayniqsa, turli foydalanuvchilar bazasi va geografik jihatdan taqsimlangan operatsiyalar bilan shug‘ullanadiganlar uchun unumdorlik va sezgirlik nafaqat maqsadga muvofiq – ular muhimdir. Tezligi va ishlab chiquvchining samaradorligi bilan mashhur bo‘lgan Python’ning FastAPI freymvorki asosiy so‘rov-javob siklini bloklamasligi kerak bo‘lgan vazifalarni boshqarish uchun mustahkam yechim taklif etadi: fon vazifalari.

Ushbu keng qamrovli qo‘llanma FastAPI’ning fon vazifalarini chuqur o‘rganadi, ularning qanday ishlashini, nima uchun asinxron vazifalarni bajarish uchun hal qiluvchi ahamiyatga ega ekanligini va ularni qanday samarali amalga oshirishni tushuntiradi. Biz turli stsenariylarni ko‘rib chiqamiz, mashhur vazifalar navbati kutubxonalari bilan integratsiyani o‘rganamiz va kengaytiriladigan, yuqori samarali global veb-xizmatlarni qurish bo‘yicha amaliy tushunchalarni taqdim etamiz.

Fon vazifalariga bo‘lgan ehtiyojni tushunish

Ilovangizda vaqt talab qiladigan operatsiyani boshlagan foydalanuvchini tasavvur qiling. Bu turli qit’alardagi minglab obunachilarga ommaviy elektron pochta xabarlarini yuborish, katta hajmdagi rasmlarni yuklash, murakkab hisobot yaratish yoki boshqa vaqt zonasidagi masofaviy xizmat bilan ma’lumotlarni sinxronlash bo‘lishi mumkin. Agar bu operatsiyalar so‘rovni qabul qiluvchi ichida sinxron tarzda bajarilsa, foydalanuvchining so‘rovi butun operatsiya yakunlanguncha ushlab turiladi. Bu quyidagilarga olib kelishi mumkin:

• Yomon foydalanuvchi tajribasi: Foydalanuvchilar uzoq vaqt kutishga majbur bo‘lishadi, bu esa norozilik va ilovani tashlab ketishga olib kelishi mumkin.
• To‘xtab qolgan voqea sikli: FastAPI (asyncio’dan foydalanadi) kabi asinxron freymvorklarda blokirovka qiluvchi operatsiyalar butun voqea siklini to‘xtatib qo‘yishi, boshqa so‘rovlarning qayta ishlanishiga to‘sqinlik qilishi mumkin. Bu masshtablilik va o‘tkazish qobiliyatiga jiddiy ta’sir qiladi.
• Ortgan server yuki: Uzoq davom etadigan so‘rovlar server resurslarini band qiladi, bu esa ilovangiz samarali xizmat ko‘rsatishi mumkin bo‘lgan bir vaqtdagi foydalanuvchilar sonini kamaytiradi.
• Potensial vaqt tugashi: Tarmoq vositachilari yoki mijozlar javob kutib vaqti tugashi mumkin, bu esa tugallanmagan operatsiyalar va xatolarga olib keladi.

Fon vazifalari bu uzoq davom etadigan, muhim bo‘lmagan operatsiyalarni asosiy so‘rovni qayta ishlash jarayonidan ajratish orqali nafis yechim taqdim etadi. Bu sizning API’ingizga foydalanuvchiga tezda javob berishga, vazifa boshlanganini tasdiqlashga imkon beradi, haqiqiy ish esa fonda asinxron tarzda bajariladi.

FastAPI’ning o‘rnatilgan fon vazifalari

FastAPI oddiy foydalanish holatlari uchun tashqi bog‘liqliklarsiz fon rejimida vazifalarni bajarish uchun oddiy mexanizmni taklif qiladi. `BackgroundTasks` klassi shu maqsadga mo‘ljallangan.

`BackgroundTasks` qanday ishlaydi

FastAPI ilovangizga so‘rov kelganida, siz `BackgroundTasks` misolini yo‘l operatsiyasi funksiyangizga kiritishingiz mumkin. Ushbu obyekt mijozga javob yuborilgandan so‘ng bajarilishi kerak bo‘lgan funksiyalarni saqlash uchun konteyner vazifasini bajaradi.

Mana asosiy tuzilma:

            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
              
            
          

Ushbu misolda:

• Biz vazifa mantig‘ini o‘z ichiga olgan `send_email_background` funksiyasini aniqlaymiz.
• Biz `BackgroundTasks`ni `send_notification` yo‘l operatsiyasi funksiyamizga parametr sifatida kiritamiz.
• `background_tasks.add_task()` yordamida biz `send_email_background`ni bajarishga rejalashtiramiz. Vazifa funksiyasi uchun argumentlar `add_task`ga keyingi argumentlar sifatida uzatiladi.
• API mijozga darhol muvaffaqiyatli xabar qaytaradi, elektron pochta yuborish jarayoni esa fonda davom etadi.

`BackgroundTasks` uchun asosiy mulohazalar

• Jarayonning hayot sikli: `BackgroundTasks` orqali qo‘shilgan vazifalar sizning FastAPI ilovangiz bilan bir xil Python jarayonida ishlaydi. Agar ilova jarayoni qayta ishga tushsa yoki ishdan chiqsa, barcha kutilayotgan fon vazifalari yo‘qoladi.
• Doimiylik yo‘q: Muvaffaqiyatsiz bajarilgan vazifalarni qayta urinish yoki server ishdan chiqqanda ularni saqlash uchun o‘rnatilgan mexanizm mavjud emas.
• Murakkab ish jarayonlari uchun cheklangan: Oddiy, "bajarib unuting" operatsiyalari uchun ajoyib bo‘lsa-da, `BackgroundTasks` taqsimlangan tizimlar, holatni boshqarish yoki kafolatlangan bajarishni o‘z ichiga olgan murakkab ish jarayonlari uchun yetarli bo‘lmasligi mumkin.
• Xatolarni boshqarish: Fon vazifalaridagi xatolar sukut bo‘yicha jurnalga yoziladi, lekin mijozga qaytarilmaydi yoki dastlabki javobga ta’sir qilmaydi. Vazifa funksiyalaringiz ichida aniq xatolarni boshqarish talab qilinadi.

Ushbu cheklovlarga qaramay, FastAPI’ning o‘rnatilgan `BackgroundTasks` ko‘plab umumiy stsenariylarda, ayniqsa vazifaning darhol bajarilishi muhim bo‘lmagan ilovalar uchun sezgirlikni oshirishning kuchli vositasidir.

Tashqi vazifalar navbatlaridan qachon foydalanish kerak

Yanada mustahkam, masshtabli va chidamli fon vazifalarini qayta ishlash uchun, ayniqsa talabchan global muhitlarda, maxsus vazifalar navbati tizimlari bilan integratsiya qilish tavsiya etiladi. Ushbu tizimlar quyidagi xususiyatlarni taklif qiladi:

• Ajratish: Vazifalar sizning veb-serveringizdan butunlay mustaqil bo‘lgan alohida ishchi jarayonlar tomonidan qayta ishlanadi.
• Doimiylik: Vazifalar ma’lumotlar bazasida yoki xabar brokerida saqlanishi mumkin, bu ularga serverning qayta ishga tushishi yoki ishdan chiqishidan omon qolish imkonini beradi.
• Qayta urinishlar va xatolarni boshqarish: Muvaffaqiyatsiz bajarilgan vazifalarni avtomatik qayta urinish va xatolarni boshqarish uchun murakkab mexanizmlar.
• Masshtablilik: Vazifalar yukining ortishi bilan kurashish uchun ishchi jarayonlar sonini veb-serveringizdan mustaqil ravishda masshtablashingiz mumkin.
• Monitoring va boshqarish: Vazifalar navbatlarini kuzatish, vazifa holatini tekshirish va ishchilarni boshqarish uchun vositalar.
• Taqsimlangan tizimlar: Vazifalar turli xizmatlar yoki turli mashinalarda qayta ishlanishi mumkin bo‘lgan mikroservis arxitekturalari uchun muhim.

Bir nechta mashhur vazifalar navbati kutubxonalari Python va FastAPI bilan uzluksiz integratsiyalashadi:

1. Celery

Celery Python uchun eng mashhur va kuchli taqsimlangan vazifalar navbati tizimlaridan biridir. U juda moslashuvchan va RabbitMQ, Redis yoki Amazon SQS kabi turli xil xabar brokerlari bilan ishlatilishi mumkin.

Celery’ni FastAPI bilan sozlash

Dastlabki shartlar:

• Celery va xabar brokerini (masalan, Redis) o‘rnating:

            pip install celery[redis] 

            

              
                Copy
              
            
          

1. Celery ilovasi faylini yarating (masalan, `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. FastAPI ilovangiz bilan integratsiyalash (`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. Celery ishchisini ishga tushiring:

Alohida terminalda loyiha katalogingizga o‘ting va ishga tushiring:

            
celery -A celery_worker worker --loglevel=info

            

              
                Copy
              
            
          

4. FastAPI ilovangizni ishga tushiring:

            
uvicorn main:app --reload

            

              
                Copy
              
            
          

Celery bilan global mulohazalar:

• Broker tanlovi: Global ilovalar uchun yagona nosozlik nuqtalaridan qochish uchun yuqori darajada mavjud va taqsimlangan xabar brokerlarini, masalan, Amazon SQS yoki boshqariladigan Kafka xizmatlarini ko‘rib chiqing.
• Vaqt zonalari: Vazifalarni rejalashtirish yoki vaqtga sezgir ma’lumotlarni qayta ishlashda ilovangiz va ishchilaringiz bo‘yicha vaqt zonalarini izchil boshqarishni ta’minlang. UTCni standart sifatida ishlating.
• Xalqaro-lashtirish (i18n) va lokalizatsiya (l10n): Agar fon vazifalaringiz kontent (elektron pochta, hisobotlar) yaratishni o‘z ichiga olsa, ular turli mintaqalar uchun lokalizatsiya qilinganligiga ishonch hosil qiling.
• Bir vaqtda ishlash va o‘tkazuvchanlik: Celery ishchilari sonini va ularning bir vaqtda ishlash sozlamalarini kutilayotgan yukingizga va turli mintaqalardagi mavjud server resurslariga qarab sozlang.

2. Redis navbati (RQ)

RQ – bu Celeryga nisbatan soddaroq muqobil, u ham Redis ustida qurilgan. U ko‘pincha kichikroq loyihalar uchun yoki kamroq murakkab sozlash istalganida afzal ko‘riladi.

RQ’ni FastAPI bilan sozlash

Dastlabki shartlar:

• RQ va Redis’ni o‘rnating:

            
pip install rq

            

              
                Copy
              
            
          

1. Vazifalar faylini yarating (masalan, `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. FastAPI ilovangiz bilan integratsiyalash (`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. RQ ishchisini ishga tushiring:

Alohida terminalda:

            
python -m rq worker default

            

              
                Copy
              
            
          

4. FastAPI ilovangizni ishga tushiring:

            
uvicorn main:app --reload

            

              
                Copy
              
            
          

RQ bilan global mulohazalar:

• Redis mavjudligi: Agar ilovangiz past kechikish talablari bilan global auditoriyaga xizmat qilsa, Redis nusxangizning yuqori darajada mavjudligini va potentsial geografik jihatdan taqsimlanganligini ta’minlang. Boshqariladigan Redis xizmatlari yaxshi tanlovdir.
• Masshtablilik cheklovlari: RQ oddiyroq bo‘lsa-da, uni masshtablash Celery’ning taqsimlangan muhitlar uchun keng qamrovli vositalariga qaraganda ko‘proq qo‘lda harakat qilishni talab qilishi mumkin.

3. Boshqa vazifalar navbatlari (masalan, Dramatiq, KafkaJS/Faust bilan Apache Kafka)

Sizning aniq ehtiyojlaringizga qarab, boshqa vazifalar navbati yechimlari ko‘proq mos kelishi mumkin:

• Dramatiq: Celery’ga soddaroq, zamonaviyroq muqobil, Redis va RabbitMQ’ni ham qo‘llab-quvvatlaydi.
• Apache Kafka: Yuqori o‘tkazuvchanlik, nosozliklarga chidamlilik va oqimni qayta ishlash imkoniyatlarini talab qiluvchi ilovalar uchun Kafka fon vazifalari uchun xabar brokeri sifatida ishlatilishi mumkin. Faust kabi kutubxonalar Kafka ustida Pythonik oqimni qayta ishlash freymvorkini taqdim etadi. Bu, ayniqsa, katta hajmdagi ma’lumotlar oqimiga ega global ilovalar uchun dolzarbdir.

Global fon vazifalari ish oqimlarini loyihalash

Global auditoriya uchun fon vazifalarini yaratishda, asosiy amalga oshirishdan tashqari, bir nechta omillarni diqqat bilan ko‘rib chiqish kerak:

1. Geografik taqsimot va kechikish

Dunyo bo‘ylab foydalanuvchilar sizning API’ingiz bilan turli joylardan o‘zaro aloqada bo‘lishadi. Veb-serverlaringiz va vazifa ishchilaringizning joylashuvi ishlashga sezilarli ta’sir ko‘rsatishi mumkin.

• Ishchilarni joylashtirish: Vazifa ishchilarini ma’lumotlar manbalariga yoki ular bilan o‘zaro aloqada bo‘ladigan xizmatlarga geografik jihatdan yaqinroq mintaqalarga joylashtirishni ko‘rib chiqing. Masalan, agar vazifa Yevropa ma’lumotlar markazidan ma’lumotlarni qayta ishlashni o‘z ichiga olsa, ishchilarni Yevropaga joylashtirish kechikishni kamaytirishi mumkin.
• Xabar brokerining joylashuvi: Xabar brokeringiz barcha veb-serverlaringiz va ishchi nusxalaringizdan past kechikish bilan kirish mumkinligini ta’minlang. AWS SQS, Google Cloud Pub/Sub yoki Azure Service Bus kabi boshqariladigan bulut xizmatlari global tarqatish imkoniyatlarini taklif qiladi.
• Statik aktivlar uchun CDN: Agar fon vazifalari foydalanuvchilar yuklab oladigan hisobotlar yoki fayllar yaratsa, bu aktivlarni global miqyosda xizmat qilish uchun Kontent yetkazib berish tarmoqlaridan (CDN) foydalaning.

2. Vaqt zonalari va rejalashtirish

Vaqtni to‘g‘ri boshqarish global ilovalar uchun hal qiluvchi ahamiyatga ega. Fon vazifalari ma’lum vaqtlarga rejalashtirilishi yoki turli vaqtlarda sodir bo‘ladigan voqealarga asoslanib ishga tushirilishi kerak bo‘lishi mumkin.

• UTC’dan foydalanish: Har doim vaqt tamg‘alarini Universal Muqobil Vaqt (UTC) da saqlang va qayta ishlang. Faqat ko‘rsatish maqsadida mahalliy vaqt zonalariga aylantiring.
• Rejalashtirilgan vazifalar: Agar siz vazifalarni ma’lum vaqtlarda (masalan, kundalik hisobotlar) bajarishingiz kerak bo‘lsa, rejalashtirish mexanizmingiz turli vaqt zonalarini hisobga olishini ta’minlang. Masalan, Celery Beat vazifalarni global miqyosda ma’lum vaqtlarda bajarish uchun sozlanishi mumkin bo‘lgan cronga o‘xshash rejalashtirishni qo‘llab-quvvatlaydi.
• Voqea tomonidan boshqariladigan triggerlar: Voqea tomonidan boshqariladigan vazifalar uchun voqea vaqt tamg‘alari UTC ga standartlashtirilganligini ta’minlang.

3. Xalqaro-lashtirish (i18n) va lokalizatsiya (l10n)

Agar sizning fon vazifalaringiz foydalanuvchiga mo‘ljallangan kontent (masalan, elektron pochta xabarlari, bildirishnomalar yoki hisobotlar) yaratsa, ular lokalizatsiya qilingan bo‘lishi kerak.

• i18n kutubxonalari: Tarjimalarni boshqarish uchun Python i18n kutubxonalaridan (masalan, `gettext`, `babel`) foydalaning.
• Lokalni boshqarish: Fon vazifalarini qayta ishlash foydalanuvchining afzal ko‘rgan lokalini aniqlay olishiga ishonch hosil qiling, shunda kontent to‘g‘ri tilda va formatda yaratiladi.
• Formatlash: Sana, vaqt, raqam va valyuta formatlari mintaqalar bo‘ylab sezilarli darajada farqlanadi. Mustahkam formatlash mantig‘ini joriy qiling.

4. Xatolarni boshqarish va qayta urinishlar

Tarmoq beqarorligi, vaqtinchalik xizmat nosozliklari yoki ma’lumotlar nomuvofiqligi vazifalar nosozliklariga olib kelishi mumkin. Global operatsiyalar uchun chidamli tizim juda muhimdir.

• Idempotentlik: Vazifalarni iloji boricha idempotent tarzda loyihalashtiring, ya’ni ular bir necha marta bajarilishi mumkin, lekin natija dastlabki bajarilishdan keyin o‘zgarmaydi. Bu xavfsiz qayta urinishlar uchun hayotiy ahamiyatga ega.
• Eksponensial orqaga qaytish: Vaqtinchalik muammolarni boshdan kechirayotgan xizmatlarni haddan tashqari yuklamaslik uchun qayta urinishlar uchun eksponensial orqaga qaytishni amalga oshiring.
• O‘lik xatlar navbatlari (DLQlar): Muhim vazifalar uchun DLQlarni konfiguratsiya qiling, bu qayta-qayta ishdan chiqqan vazifalarni ushlab olish imkonini beradi va asosiy vazifa navbatini bloklamasdan qo‘lda tekshirish va hal qilishga imkon beradi.

5. Xavfsizlik

Fon vazifalari ko‘pincha sezgir ma’lumotlar yoki tashqi xizmatlar bilan o‘zaro aloqada bo‘ladi.

• Authentifikatsiya va Avtorizatsiya: Fon rejimida ishlaydigan vazifalar zaruriy hisobga olish ma’lumotlari va ruxsatlarga ega bo‘lishini, lekin talab qilinganidan ortiq bo‘lmasligini ta’minlang.
• Ma’lumotlarni shifrlash: Agar vazifalar sezgir ma’lumotlarni boshqarsa, ular tranzitda (xizmatlar va ishchilar o‘rtasida) va saqlashda (xabar brokerlari yoki ma’lumotlar bazalarida) shifrlanganligiga ishonch hosil qiling.
• Maxfiy ma’lumotlarni boshqarish: API kalitlari, ma’lumotlar bazasi hisobga olish ma’lumotlari va fon ishchilari tomonidan talab qilinadigan boshqa maxfiy ma’lumotlarni boshqarish uchun xavfsiz usullardan foydalaning.

6. Monitoring va kuzatuvchanlik

Fon vazifalari tizimingizning holati va ishlashini tushunish nosozliklarni bartaraf etish va optimallashtirish uchun juda muhimdir.

• Jurnalga yozish: Vazifalaringiz ichida keng qamrovli jurnalga yozishni amalga oshiring, jumladan vaqt tamg‘alari, vazifa IDlari va tegishli kontekst.
• Metrikalar: Vazifani bajarish vaqtlari, muvaffaqiyat darajasi, nosozlik darajasi, navbat uzunliklari va ishchi yuklanishi bo‘yicha metrikalarni yig‘ing.
• Izlash: Taqsimlangan izlash bir nechta xizmatlar bo‘ylab so‘rovlar va vazifalarning oqimini vizuallashtirishga yordam beradi, bu esa tor joylar va xatolarni aniqlashni osonlashtiradi. Jaeger yoki OpenTelemetry kabi vositalar integratsiya qilinishi mumkin.

FastAPI’da fon vazifalarini amalga oshirish bo‘yicha eng yaxshi amaliyotlar

FastAPI’ning o‘rnatilgan `BackgroundTasks` dan foydalanasizmi yoki tashqi vazifalar navbatidan foydalanasizmi, quyidagi eng yaxshi amaliyotlarga rioya qiling:

• Vazifalarni diqqat markazida va atomar tuting: Har bir fon vazifasi ideal holda bitta, aniq belgilangan operatsiyani bajarishi kerak. Bu ularni sinovdan o‘tkazish, disk raskadrovka qilish va qayta urinishni osonlashtiradi.
• Nosozliklar uchun loyihalashtirish: Vazifalar bajarilmaydi deb hisoblang. Mustahkam xatolarni boshqarish, jurnalga yozish va qayta urinish mexanizmlarini amalga oshiring.
• Bog‘liqliklarni minimallashtirish: Fon ishchilari o‘z vazifalarini samarali bajarish uchun faqat kerakli bog‘liqliklarga ega bo‘lishi kerak.
• Ma’lumotlarni seriyalashtirishni optimallashtirish: Agar API va ishchilar o‘rtasida murakkab ma’lumotlarni uzatayotgan bo‘lsangiz, samarali seriyalashtirish formatini (masalan, JSON, Protokol buferlari) tanlang.
• Sinchkovlik bilan sinovdan o‘tkazish: Vazifa funksiyalaringizni birlik sinovdan o‘tkazing va FastAPI ilovangiz bilan vazifalar navbati o‘rtasidagi aloqani integratsiya sinovdan o‘tkazing.
• Navbatlaringizni kuzatish: Muntazam ravishda vazifalar navbatlaringiz holatini, ishchi unumdorligini va xato darajalarini tekshiring.
• Vazifalar ichida imkoni boricha asinxron operatsiyalardan foydalanish: Agar sizning fon vazifangiz I/O chaqiruvlarini amalga oshirishi kerak bo‘lsa (masalan, boshqa APIlarga yoki ma’lumotlar bazalariga), tanlagan vazifa navbati bajaruvchingiz qo‘llab-quvvatlasa (masalan, Celery `countdown` yoki `eta` yordamida `apply_async` bilan rejalashtirish uchun yoki `gevent`/`eventlet` ishchilari bilan) vazifa funksiyalaringiz ichida asinxron kutubxonalardan (masalan, HTTP so‘rovlari uchun `httpx` yoki PostgreSQL uchun `asyncpg`) foydalaning. Bu samaradorlikni yanada oshirishi mumkin.

Misol stsenariysi: Global elektron tijorat buyurtmalarini qayta ishlash

Dunyo bo‘ylab foydalanuvchilarga ega elektron tijorat platformasini ko‘rib chiqing. Foydalanuvchi buyurtma berganida, bir nechta harakatlar bajarilishi kerak:

• Mijozni xabardor qiling: Buyurtma tasdiqlash elektron pochtasini yuboring.
• Inventarizatsiyani yangilash: Zaxira darajasini kamaytirish.
• To‘lovni qayta ishlash: To‘lov shlyuzi bilan o‘zaro aloqada bo‘lish.
• Yuk tashish bo‘limini xabardor qiling: Yuk tashish manifestini yarating.

Agar bularning barchasi sinxron bo‘lsa, mijoz tasdiqlash uchun uzoq vaqt kutardi va ilova yuklanish ostida javob bermas bo‘lib qolishi mumkin edi.

Fon vazifalaridan foydalanish:

1. Foydalanuvchining buyurtma berish so‘rovi FastAPI tomonidan boshqariladi.
2. FastAPI foydalanuvchiga darhol buyurtma tasdiqlash javobini qaytaradi: "Sizning buyurtmangiz joylashtirildi va qayta ishlanmoqda. Tez orada elektron pochta xabarini olasiz."
3. Quyidagi vazifalar mustahkam vazifalar navbatiga qo‘shiladi (masalan, Celery):
• `send_order_confirmation_email(order_details)`: Bu vazifa mijozning lokalini hisobga olgan holda elektron pochta shablonlari uchun i18n’ni boshqaradi.
• `update_inventory_service(order_items)`: Zaxirani yangilash uchun mikroservis chaqiruvi, ehtimol turli mintaqaviy omborxonalarda.
• `process_payment_gateway(payment_details)`: To‘lov protsessori bilan o‘zaro aloqada bo‘ladi, u mintaqaviy yakuniy nuqtalarga ega bo‘lishi mumkin. Bu vazifa mustahkam xatolarni boshqarish va qayta urinish mantig‘ini talab qiladi.
• `generate_shipping_manifest(order_id, shipping_address)`: Bu vazifa yuk tashish bo‘limi uchun ma’lumotlarni tayyorlaydi, jo‘natiladigan mamlakatning bojxona qoidalarini hisobga olgan holda.

Bu asinxron yondashuv mijozga tez javob berishni ta’minlaydi, asosiy API’ni bloklanishdan saqlaydi va hatto global xarid qilishning eng yuqori mavsumlarida ham buyurtmalarni masshtabli, chidamli qayta ishlash imkonini beradi.

Xulosa

Asinxron vazifalarni bajarish yuqori samarali, masshtabli va foydalanuvchiga qulay ilovalarni, ayniqsa global auditoriyaga xizmat ko‘rsatadigan ilovalarni qurishning asosidir. Python FastAPI, fon vazifalarining nafis integratsiyasi bilan mustahkam asos yaratadi. Oddiy, "bajarib unuting" operatsiyalari uchun FastAPI’ning o‘rnatilgan `BackgroundTasks` klassi ajoyib boshlang‘ich nuqtadir.

Biroq, chidamlilik, doimiylik va qayta urinishlar, taqsimlangan qayta ishlash va mustahkam monitoring kabi ilg‘or xususiyatlarni talab qiluvchi talabchan, muhim ilovalar uchun Celery yoki RQ kabi kuchli vazifalar navbati tizimlari bilan integratsiya qilish zarur. Geografik taqsimot, vaqt zonalari, xalqaro-lashtirish va mustahkam xatolarni boshqarish kabi global omillarni diqqat bilan hisobga olib, siz butun dunyo bo‘ylab foydalanuvchilar uchun haqiqatan ham samarali va ishonchli veb-xizmatlarni yaratish uchun fon vazifalaridan foydalanishingiz mumkin.

FastAPI’da fon vazifalarini o‘zlashtirish faqat texnik amalga oshirishdan iborat emas; bu sezgir, ishonchli va global foydalanuvchilar bazasining turli ehtiyojlarini qondirish uchun masshtablasha oladigan tizimlarni loyihalashdir.