【Udemy中英字幕】Flask API Scaling: Parallel Processing with RQ & Supervisor

Flask API 扩展：使用 RQ 和 Supervisor 进行并行处理

升级你的 Flask 微服务：作业队列管理的高级实践模式，以扩展和加速工作流程

讲师：Pythonic Education

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您将学到什么

• 构建可扩展的 Flask API：设置和构建基于微服务的 Flask API，能够处理高流量和并发请求
• 使用 RQ 实现后台任务处理：使用 Redis 队列（RQ）并行管理和执行后台任务
• 使用 Docker 部署 Flask 应用程序：了解如何使用 Docker 容器化 Flask 应用程序，以便在不同环境中实现一致部署
• 使用主管和 RQ 仪表板监控和管理工人：获得工人管理方面的实践经验

探索相关主题

• 烧瓶
• 编程语言
• 发展

要求

• 本课程面向 API 扩展和并行处理方面的更高级概念，因此需要对 Flask 有基本的了解并具有 Python 编程经验

描述

通过并行处理释放可扩展 Flask API 的强大功能

您准备好扩展 Flask 应用程序并提升后端性能了吗？“ Flask API 扩展：使用 RQ 和 Supervisor 进行并行处理”是一门综合课程，旨在帮助您创建响应迅速、高性能的 Flask 微服务 API。

为什么要报名参加这门课程？

• 全面的 Flask 微服务设置：了解如何构建模块化和可扩展的 Flask API，为创建可靠的微服务奠定坚实的基础。

• 使用 Redis 队列 (RQ) 高效处理任务：了解如何无缝管理后台进程。通过集成 Redis 队列 (RQ)，您可以实现并行任务执行，即使在流量大的情况下也能确保 API 性能顺畅。

• 使用 Docker 简化部署：使用 Docker 掌握 Flask 应用程序的部署。容器化您的微服务，实现一致、独立于环境的操作和简化的扩展。

• 进程间通信：实现Pub/Sub（发布/订阅）机制，允许多个进程有效地通信，使您的应用程序更加模块化和健壮。

• 高级工作管理：学习使用 Redis CLI 控制和监控您的后台任务，并使用 RQ Dashboard 跟踪实时更新，实现顺畅的工作流程管理和有效的扩展。

您将学到什么

• 设置 Flask 微服务：开发微服务骨架和主要 API 端点。

• 使用 RQ 和 Supervisor 进行任务管理：配置 Redis 队列并使用 Supervisor 管理进程。

• Dockerized 部署：将您的 Flask 应用程序容器化，以便于部署和扩展。

• 进程间通信：实现自定义工作程序和发布/订阅机制。

• 工人控制和监控：利用 Redis CLI 进行工人管理并使用 RQ 仪表板跟踪任务。

谁应该参加这门课程？

• 熟悉 Flask 并准备通过实现并行处理、增强可扩展性和优化重负载下的性能将他们的 API 技能提升到新水平的 Python 开发人员。

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本课程适合哪些人：

• 熟悉 Flask 的中级到高级 Python 开发人员