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

学习内容：

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

课程内容主题：

介绍
微服务设置
Docker
进程间通信
工人管理
生产服务器
结语

课程要求：

需要对 Flask 有基本的了解并具有 Python 编程经验

课程详细描述：

通过并行处理释放可扩展 Flask API 的强大功能
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
课程适合熟悉 Flask 的中级到高级 Python 开发人员，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

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