Tareas¶

TaskManager ejecuta trabajo en background con estados, cancelacion y control de concurrencia.

Estados¶

pending
running
completed
failed
cancelled
rejected

Spawning¶

from wsbuilder import App

app = App()

def worker():
    return {"ok": True}

task = app.tasks.spawn(worker, name="job-1", group="jobs")
result = task.get(timeout=5)

Concurrencia¶

from wsbuilder import TaskManager

manager = TaskManager(max_concurrent=2)

Si max_concurrent es mayor que cero, el manager usa un semaforo para limitar tareas simultaneas.

Cancelacion¶

task.cancel()

La cancelacion es cooperativa. El trabajador debe respetar task.cancel_event o salir por su cuenta.

`TaskHandle`¶

TaskHandle expone:

status
started_at
finished_at
result
exception
wait()
get()
cancel()

Si pasas pass_handle=True, el worker recibe el propio handle como primer argumento.

Ejemplo con request¶

@app.view("/launch")
def launch(request):
    def worker():
        return {"path": request.path}

    task = request.app.tasks.spawn(worker, request=request, group="jobs")
    return {"task_id": task.id}

Snapshot¶

TaskManager.snapshot() devuelve un resumen con:

total de tareas
conteos por estado
tareas por grupo
metadatos basicos de cada handle

Integracion con IA¶

submit_training_task() envuelve un entrenamiento de NeuralNetwork para ejecutarlo en background. Es la forma mas simple de mover un entrenamiento corto fuera del request path.