如何运行Heroku App Dash Python的长后台进程

Question

我正在用Dash开发一个棒球模拟器应用程序。它使用SGD模型来模拟阵容和投手之间的游戏。应用程序（正在建设中）可以在这里找到：https://capstone-baseball-simulator.herokuapp.com/和repo:https://github.com/c-fried/capstone_heroku

总结问题：我希望能够在heroku服务器上运行队列优化器

这可能有两个部分：1。在避免超时的同时运行实际函数&；2.在函数运行时显示其进度

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我在解决这个问题时遇到了几个问题：

1. 该功能价格昂贵，无法在30秒超时前完成。（需要几分钟才能完成。）

为此，我尝试按照这些指令（https://devcenter.heroku.com/articles/python-rq）创建一个worker.py（仍在repo中），将函数移动到外部.py…等等。我认为问题是，这一进程仍然需要太长时间，因此终止

1. 我（有意地）在函数中使用了一个global变量，当我在本地运行时该变量有效，但在部署时不起作用（出于某种原因，我理解-工作者不共享内存https://dash.plotly.com/sharing-data-between-callbacks）

我使用global来查看函数运行时的实时更新。同样，在本地作为黑客工作，但在服务器上不工作。我不知道在没有某种全局操作的情况下，我还能如何观察函数的进度。我很想找到一个聪明的解决办法，但我想不出来

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我对网络应用没有经验，所以提前谢谢你的建议

Answer 1

解决这个问题的一个常见方法是

• 异步运行长计算，例如使用background service
• 完成后，将结果放入共享存储空间，例如redis缓存或S3存储桶
• 使用Interval组件或Websocket组件检查更新

我可以推荐Celery来跟踪任务