Suivre les résultats et gérer les échecs
Interrogez l’état de la tâche et réessayez en cas d’erreur.
Suivre les résultats et gérer les échecs est une leçon Flask Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Flask Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Flask Academy comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
The AsyncResult Handle
When you enqueue a task you get an AsyncResult. Save its id so you can check on the job from any later request.
job = add.delay(2, 3)
ticket = job.idCheck the State
Each job has a state like PENDING, STARTED, SUCCESS, or FAILURE. You read it to know whether the work is done.
res = add.AsyncResult(ticket)
print(res.state)Read the Result
Once a job succeeds, its return value is stored in the backend. Access it through result on the AsyncResult.
if res.ready():
print(res.result)Poll, Do Not Block
In a web view, never call get() and wait. Instead return the task id and let the client poll a status endpoint.
A Status Endpoint
Expose a route that takes a task id and returns its state and result. The frontend hits it every few seconds until done.
@app.get("/status/<tid>")
def status(tid):
r = add.AsyncResult(tid)
return {"state": r.state}Failures Happen
External calls time out and code raises errors. When a task throws, Celery marks it FAILURE and records the exception.
Automatic Retries
Make a task retry itself on transient errors. Set max_retries and a delay so flaky calls get a few more chances.
@celery.task(bind=True, max_retries=3)
def fetch(self):
...Back Off Between Tries
Retrying instantly can hammer a struggling service. Use a growing delay, called backoff, so each retry waits longer.
Trigger a Retry
Inside the task, catch the error and call self.retry. Celery re-queues the job and counts it against max_retries.
try:
do_work()
except Exception as e:
self.retry(exc=e, countdown=5)Set Time Limits
A stuck task should not run forever. A time limit kills tasks that overrun, freeing the worker for other jobs.
Result Expiry
Stored results take space. Celery expires old results after a while, so design clients to fetch them promptly. ⏱️
Quick Check
Your task calls a flaky external API.
Recap
Track jobs by id, poll a status endpoint for state and result, and handle failures with retries, backoff, and time limits. ✅
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Suivre les résultats et gérer les échecs » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Suivre les résultats et gérer les échecs » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Flask Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Flask Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Suivre les résultats et gérer les échecs » ?
Interrogez l’état de la tâche et réessayez en cas d’erreur. Tu pratiques Flask Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Flask Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Flask Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 4 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Suivre les résultats et gérer les échecs » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Flask Academy ?
Oui. Chaque leçon Flask Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Pourquoi déplacer le travail hors de la requête
- Intégrer Celery à la fabrique d’application
- Définir et appeler une tâche
- Suivre les résultats et gérer les échecs