Redis Queue Dashboard FastAPI 安装与配置指南
2025-04-20 11:11:01作者:姚月梅Lane
1. 项目基础介绍
Redis Queue Dashboard FastAPI 是一个基于 FastAPI 的轻量级 Web 前端,用于实时监控 RQ (Redis Queue) 队列、任务和工作者。该项目的目标是简化与 FastAPI 应用的集成,并提供一个方便的 Docker 镜像。
主要编程语言:Python
2. 项目使用的关键技术和框架
- FastAPI: 一个现代、快速(高性能)的 Web 框架,用于构建 API,具有 Python 3.6+ 类型提示。
- RQ (Redis Queue): 一个简单的 Python 库,用于管理 Redis 中的任务队列。
- Redis: 一个开源的、高性能的键值存储系统。
3. 安装和配置准备工作
在开始安装之前,确保你的系统中已经安装了以下依赖项:
- Python 3.6 或更高版本
- Redis 服务器
- Docker (可选,用于容器化部署)
详细安装步骤
步骤 1: 克隆项目仓库
首先,从 GitHub 上克隆项目仓库到本地环境:
git clone https://github.com/Hannes221/rq-dashboard-fast.git
cd rq-dashboard-fast
步骤 2: 安装项目依赖
使用 pip 安装项目所需的 Python 包:
pip install -r requirements.txt
步骤 3: 运行 FastAPI 应用
在项目根目录中,运行以下命令启动 FastAPI 应用:
uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000
此时,FastAPI 应用应该已经在 8000 端口上运行,你可以通过浏览器访问 http://127.0.0.1:8000 来查看。
步骤 4: 集成 Redis Queue Dashboard
在你的 FastAPI 应用中,添加以下代码以集成 Redis Queue Dashboard:
from fastapi import FastAPI
from rq_dashboard_fast import RedisQueueDashboard
app = FastAPI()
dashboard = RedisQueueDashboard("redis://localhost:6379/")
app.mount("/rq", dashboard)
确保将 "redis://localhost:6379/" 替换为你的 Redis 服务器地址。
步骤 5: 使用 Docker 容器运行
如果你希望使用 Docker 容器来运行 Redis Queue Dashboard,可以创建一个 Dockerfile:
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
然后构建并运行 Docker 容器:
docker build -t rq-dashboard-fast .
docker run -p 8000:8000 --env REDIS_URL=redis://localhost:6379/ rq-dashboard-fast
确保你的 Docker 守护进程可以访问 Redis 服务器。
以上就是 Redis Queue Dashboard FastAPI 的详细安装和配置指南。按照以上步骤操作,你应该能够成功部署并运行该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178