Блог

Я хочу создать веб-приложение в Dash, которое выполняет дорогостоящую вычислительную задачу на вводимых пользователем данных и возвращает результат в табличном формате. На интерфейсной стороне у меня есть обратный вызов Dash, который обновляет компоненты Dash на основе входных данных от компонентов Dash, например:

 from rq import Queue
from worker import conn
import time

# redis connection to execute tasks in the back&round
q = Queue(connection=conn,job_timeout='3m')
@app.callback(
    [Output('table-columns', 'columns'),
     Output('table-columns', 'data'),],
    [Input('upload', 'contents'),
     Input('launch-expensive-job-button', 'n_clicks')],
     )

def expensive_task(contents, n_clicks_launch):
    df = q.enqueue(expensive_function, contents).result
    while df is None:
        time.sleep(2)
    return [{"name": i, "id": i} for i in df.columns], df.to_dict("rows")

  

Я использую очередь Redis для выполнения задачи в фоновом режиме. Как только результат обновляется в переменной df (по соглашению Redis, результат отсутствует во время обработки), я возвращаю его клиенту. Проблема в том, что моя платформа развертывания не позволяет интерфейсным заданиям выполняться слишком долго. Поэтому, даже если я отправляю задание на серверную часть, мне нужно найти способ заставить приложение Dash прослушивать любые обновления переменной df.

Я уверен, что решение где-то доступно, но я слишком новичок, чтобы найти его. Рад, что мне указали на некоторую документацию, в которой я мог бы сориентироваться.

Я думаю, вы ищете Interval компонент (документация здесь). Это запускает обновление клиента с регулярным интервалом, например, один раз в секунду. Обратный вызов будет выглядеть следующим образом,

 ...
Interval(id='tri&&er', interval=1000)  # must be in the app layout
...

@app.callback(Output(...), [Input('tri&&er', 'n_intervals')])
def poll_update(n_intervals):
    # check status of redis here and update the output accordin&ly