Для настройки взаимодействия между FastAPI приложением и асинхронной очередью обработчика, можно использовать библиотеку Celery. Celery предоставляет простой и удобный способ для асинхронной обработки задач в Python.
Для этого необходимо:
1. Установить библиотеку Celery: `pip install celery`.
2. Создать файл с настройками Celery, например, `celeryconfig.py`, где указать параметры очереди, брокера и другие необходимые параметры.
3. Создать задачу для обработки данных из очереди, используя декоратор `@celery.task`.
4. В FastAPI приложении создать эндпоинт для добавления задач в очередь.
5. Инициализировать Celery в приложении FastAPI и запустить его воркер для обработки задач.
Пример:
```python
# main.py
from fastapi import FastAPI
from celery import Celery
from celery.task import task
# Инициализация FastAPI приложения
app = FastAPI()
# Инициализация Celery
celery = Celery('tasks', broker='redis://localhost', include=['tasks'])
# Задача для обработки данных из очереди
@task
def process_data(data):
print(f"Processing data: {data}")
# Эндпоинт для добавления задач в очередь
@app.get("/add_task/{data}")
async def add_task(data: str):
process_data.delay(data)
return {"message": "Task added to queue"}
# Запуск приложения
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```
Для запуска воркера, можно использовать команду `celery -A tasks worker --loglevel=info`. Таким образом, задачи будут отправляться в очередь и обрабатываться асинхронно в воркере.
Таким образом, можно эффективно организовать взаимодействие между FastAPI приложением и асинхронной очередью обработчика, чтобы обрабатывать задачи асинхронно и улучшить производительность приложения.