Для чего используются `BackgroundTasks` в FastAPI?

В FastAPI BackgroundTasks — это механизм для выполнения операций в фоновом режиме после того, как HTTP-ответ уже был отправлен клиенту. Это позволяет серверу быстро отвечать на запросы, не дожидаясь завершения второстепенных, но необходимых задач.

Почему это важно? Использование BackgroundTasks улучшает пользовательский опыт, так как клиент получает ответ немедленно, и повышает эффективность сервера, освобождая основной поток обработки запросов для других задач. Типичные сценарии использования включают:

• Отправка email-уведомлений
• Логирование действий пользователя или системы
• Обработка изображений или видео в фоновом режиме
• Обновление кэша или статистики

Пример использования BackgroundTasks:

from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks

app = FastAPI()

def write_log(message: str):
    """Синхронная функция для записи лога."""
    with open("app_log.txt", mode="a") as log:
        log.write(f"{message}n")

@app.post("/send-notification/")
async def send_notification(
    email: str,
    background_tasks: BackgroundTasks # FastAPI автоматически инжектирует BackgroundTasks
):
    # Добавляем задачу в фоновый режим. Она будет выполнена после отправки ответа.
    background_tasks.add_task(write_log, f"Notification sent to {email}")

    return {"message": f"Notification for {email} sent in background."}

Ключевые особенности и рекомендации:

• Неблокирующий ответ: Клиент получает ответ немедленно, а фоновые задачи выполняются асинхронно, не задерживая основной поток обработки запросов.
• Простота использования: Интегрируется напрямую в эндпоинты FastAPI через зависимость BackgroundTasks.
• Обработка исключений: Исключения, возникающие в фоновых задачах, по умолчанию игнорируются. Важно самостоятельно обрабатывать ошибки внутри функций, передаваемых в add_task, чтобы избежать молчаливого сбоя.
• Ограничения: BackgroundTasks не предназначены для длительных или критически важных задач, которые могут потребовать повторных попыток, мониторинга, распределенной обработки или гарантий доставки. Для таких сценариев лучше использовать специализированные инструменты, такие как Celery, Redis Queue (RQ), Apache Kafka или другие системы очередей задач.