백그라운드 작업¶
FastAPI에서는 응답을 반환한 후에 실행할 백그라운드 작업을 정의할 수 있습니다.
백그라운드 작업은 클라이언트가 응답을 받기 위해 작업이 완료될 때까지 기다릴 필요가 없기 때문에 요청 후에 발생해야하는 작업에 매우 유용합니다.
이러한 작업에는 다음이 포함됩니다.
- 작업을 수행한 후 전송되는 이메일 알림
- 이메일 서버에 연결하고 이메일을 전송하는 것은 (몇 초 정도) "느린" 경향이 있으므로, 응답은 즉시 반환하고 이메일 알림은 백그라운드에서 전송하는 게 가능합니다.
- 데이터 처리:
- 예를 들어 처리에 오랜 시간이 걸리는 데이터를 받았을 때 "Accepted" (HTTP 202)을 반환하고, 백그라운드에서 데이터를 처리할 수 있습니다.
백그라운드 작업
사용¶
먼저 아래와 같이 BackgroundTasks
를 임포트하고, BackgroundTasks
를 경로 동작 함수 에서 매개변수로 가져오고 정의합니다.
from fastapi import BackgroundTasks, FastAPI
app = FastAPI()
def write_notification(email: str, message=""):
with open("log.txt", mode="w") as email_file:
content = f"notification for {email}: {message}"
email_file.write(content)
@app.post("/send-notification/{email}")
async def send_notification(email: str, background_tasks: BackgroundTasks):
background_tasks.add_task(write_notification, email, message="some notification")
return {"message": "Notification sent in the background"}
FastAPI 는 BackgroundTasks
개체를 생성하고, 매개 변수로 전달합니다.
작업 함수 생성¶
백그라운드 작업으로 실행할 함수를 정의합니다.
이것은 단순히 매개변수를 받을 수 있는 표준 함수일 뿐입니다.
FastAPI는 이것이 async def
함수이든, 일반 def
함수이든 내부적으로 이를 올바르게 처리합니다.
이 경우, 아래 작업은 파일에 쓰는 함수입니다. (이메일 보내기 시물레이션)
그리고 이 작업은 async
와 await
를 사용하지 않으므로 일반 def
함수로 선언합니다.
from fastapi import BackgroundTasks, FastAPI
app = FastAPI()
def write_notification(email: str, message=""):
with open("log.txt", mode="w") as email_file:
content = f"notification for {email}: {message}"
email_file.write(content)
@app.post("/send-notification/{email}")
async def send_notification(email: str, background_tasks: BackgroundTasks):
background_tasks.add_task(write_notification, email, message="some notification")
return {"message": "Notification sent in the background"}
백그라운드 작업 추가¶
경로 동작 함수 내에서 작업 함수를 .add_task()
함수 통해 백그라운드 작업 개체에 전달합니다.
from fastapi import BackgroundTasks, FastAPI
app = FastAPI()
def write_notification(email: str, message=""):
with open("log.txt", mode="w") as email_file:
content = f"notification for {email}: {message}"
email_file.write(content)
@app.post("/send-notification/{email}")
async def send_notification(email: str, background_tasks: BackgroundTasks):
background_tasks.add_task(write_notification, email, message="some notification")
return {"message": "Notification sent in the background"}
.add_task()
함수는 다음과 같은 인자를 받습니다 :
- 백그라운드에서 실행되는 작업 함수 (
write_notification
). - 작업 함수에 순서대로 전달되어야 하는 일련의 인자 (
email
). - 작업 함수에 전달되어야하는 모든 키워드 인자 (
message="some notification"
).
의존성 주입¶
BackgroundTasks
를 의존성 주입 시스템과 함께 사용하면 경로 동작 함수, 종속성, 하위 종속성 등 여러 수준에서 BackgroundTasks 유형의 매개변수를 선언할 수 있습니다.
FastAPI는 각 경우에 수행할 작업과 동일한 개체를 내부적으로 재사용하기에, 모든 백그라운드 작업이 함께 병합되고 나중에 백그라운드에서 실행됩니다.
from typing import Union
from fastapi import BackgroundTasks, Depends, FastAPI
app = FastAPI()
def write_log(message: str):
with open("log.txt", mode="a") as log:
log.write(message)
def get_query(background_tasks: BackgroundTasks, q: Union[str, None] = None):
if q:
message = f"found query: {q}\n"
background_tasks.add_task(write_log, message)
return q
@app.post("/send-notification/{email}")
async def send_notification(
email: str, background_tasks: BackgroundTasks, q: str = Depends(get_query)
):
message = f"message to {email}\n"
background_tasks.add_task(write_log, message)
return {"message": "Message sent"}
from fastapi import BackgroundTasks, Depends, FastAPI
app = FastAPI()
def write_log(message: str):
with open("log.txt", mode="a") as log:
log.write(message)
def get_query(background_tasks: BackgroundTasks, q: str | None = None):
if q:
message = f"found query: {q}\n"
background_tasks.add_task(write_log, message)
return q
@app.post("/send-notification/{email}")
async def send_notification(
email: str, background_tasks: BackgroundTasks, q: str = Depends(get_query)
):
message = f"message to {email}\n"
background_tasks.add_task(write_log, message)
return {"message": "Message sent"}
이 예제에서는 응답이 반환된 후에 log.txt
파일에 메시지가 기록됩니다.
요청에 쿼리가 있는 경우 백그라운드 작업의 로그에 기록됩니다.
그리고 경로 동작 함수 에서 생성된 또 다른 백그라운드 작업은 경로 매개 변수를 활용하여 사용하여 메시지를 작성합니다.
기술적 세부사항¶
BackgroundTasks
클래스는 starlette.background
에서 직접 가져옵니다.
BackgroundTasks
클래스는 FastAPI에서 직접 임포트하거나 포함하기 때문에 실수로 BackgroundTask
(끝에 s
가 없음)을 임포트하더라도 starlette.background에서 BackgroundTask
를 가져오는 것을 방지할 수 있습니다.
(BackgroundTask
가 아닌) BackgroundTasks
를 사용하면, 경로 동작 함수 매개변수로 사용할 수 있게 되고 나머지는 FastAPI가 대신 처리하도록 할 수 있습니다. 이것은 Request
객체를 직접 사용하는 것과 같은 방식입니다.
FastAPI에서 BackgroundTask
를 단독으로 사용하는 것은 여전히 가능합니다. 하지만 객체를 코드에서 생성하고, 이 객체를 포함하는 Starlette Response
를 반환해야 합니다.
Starlette의 공식 문서
에서 백그라운드 작업에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
경고¶
만약 무거운 백그라운드 작업을 수행해야하고 동일한 프로세스에서 실행할 필요가 없는 경우 (예: 메모리, 변수 등을 공유할 필요가 없음) Celery
와 같은 큰 도구를 사용하면 도움이 될 수 있습니다.
RabbitMQ 또는 Redis와 같은 메시지/작업 큐 시스템 보다 복잡한 구성이 필요한 경향이 있지만, 여러 작업 프로세스를 특히 여러 서버의 백그라운드에서 실행할 수 있습니다.
예제를 보시려면 프로젝트 생성기 를 참고하세요. 해당 예제에는 이미 구성된 Celery
가 포함되어 있습니다.
그러나 동일한 FastAPI 앱에서 변수 및 개체에 접근해야햐는 작은 백그라운드 수행이 필요한 경우 (예 : 알림 이메일 보내기) 간단하게 BackgroundTasks
를 사용해보세요.
요약¶
백그라운드 작업을 추가하기 위해 경로 동작 함수 에 매개변수로 BackgroundTasks
를 가져오고 사용합니다.