如何在Flask中实现对长时间运行操作的异步处理和进度反馈

在Flask中实现对长时间运行操作的异步处理和进度反馈通常使用Celery这样的任务队列库来实现。Celery可以让你将耗时的任务分发到后台进行处理，同时还可以实时获取任务的进度反馈。

下面是一个简单的示例来演示如何在Flask中使用Celery来实现异步处理和进度反馈：

首先，安装Celery和Redis：

pip install Celery
pip install redis

然后创建一个Celery实例，并初始化Flask应用：

from flask import Flask
from celery import Celery

app = Flask(__name__)
app.config['CELERY_BROKER_URL'] = 'redis://localhost:6379/0'
app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'] = 'redis://localhost:6379/0'

celery = Celery(app.name, broker=app.config['CELERY_BROKER_URL'])
celery.conf.update(app.config)

接下来，创建一个耗时的任务并使用Celery的@celery.task装饰器将其转换为Celery任务：

@celery.task(bind=True)
def long_running_task(self):
    for i in range(10):
        # 模拟耗时操作
        time.sleep(1)
        # 更新任务进度
        self.update_state(state='PROGRESS', meta={'current': i, 'total': 10})
    return 'Task completed!'

最后，创建一个路由来启动任务并获取进度：

@app.route('/start_task')
def start_task():
    task = long_running_task.apply_async()
    return task.id

@app.route('/task_progress/<task_id>')
def task_progress(task_id):
    task = long_running_task.AsyncResult(task_id)
    return task.info

现在你可以访问/start_task路由来启动任务，并访问/task_progress/<task_id>路由以获取任务进度。这样就可以在Flask中实现对长时间运行操作的异步处理和进度反馈了。