Перейти к содержанию

Пример: Задача-генератор (yield)

QTasks поддерживает задачи с yield, как в асинхронной, так и синхронной форме. Это позволяет обрабатывать значения по мере генерации, при этом задача может быть запущена из асинхронного приложения QueueTasks, независимо от типа функции.

🔧 Пример 1: Асинхронная генерация с промежуточной обработкой

async def yield_func(result):
    print(f"Обработан: {result}")
    return result + 2

@app.task(generate_handler=yield_func, echo=True)
async def test_yield(n: int):
    for _ in range(n):
        n += 1
        yield n
Входные данные: 5

Результат задачи: [8, 9, 10, 11, 12]

🔧 Пример 2: Синхронная генерация с постобработкой

def sync_handler(value):
    print("SYNC:", value)
    return value * 2

@app.task(generate_handler=sync_handler)
def sync_gen(n: int):
    for i in range(n):
        yield i + 1
Входные данные: 5

Результат задачи: [2, 4, 6, 8, 10]

🔧 Пример 3: Генерация и сбор ID через внешний сервис

async def save_to_db(value):
    db.insert({"value": value})
    return value

@app.task(generate_handler=save_to_db)
def ids():
    for id_ in range(5):
        yield f"user_{id_}"

Применение: автоматическая запись в базу данных и возврат списка записей.

⚙️ Как работает generate_handler внутри QTasks?

  • Аргумент generate_handler вызывается на каждое значение, сгенерированное yield.
  • Результат return из handler'а добавляется в результирующий список (list) задачи.
  • Если generate_handler определён, задача выполняется через run_task_gen, иначе — обычным способом.
  • Настройка generating в TaskExecSchema управляет переключением на генераторный режим.

🏢 Пример использования в компании

Допустим, у вас есть задача, отправляющая уведомления сотрудникам по расписанию:

async def log_notification(msg):
    logger.info("Отправлено:", msg)
    return msg

@app.task(generate_handler=log_notification)
def send_notifications():
    for employee in get_employees():
        yield f"Отправлено уведомление: {employee.email}"

Результат:

  • Генератор перебирает список сотрудников.
  • На каждое сообщение вызывается generate_handler, которое логирует или отправляет данные в систему.
  • Возвращается список уведомлений.

Такой подход удобен для:

  • Интеграций с внешними API
  • Постепенного стриминга
  • Задач, где важна трансформация и контроль каждого шага

✅ Итоги

Задачи с yield + generate_handler — это мощный инструмент реактивной обработки, который делает QTasks гибким для real-time обработки, логирования, стриминга и более сложных пайплайнов.

Поддержка как async, так и sync делает его удобным в любом стиле разработки.