如果您的 Python 后台任务执行时间很长，可以使用 Flask 的异步处理功能来返回传递成功的信息，同时在后台执行长时间运行的任务。

使用 Flask 的异步处理功能有多种方法，其中一种是使用 Celery 作为任务队列。Celery 是一个 Python 分布式任务队列，可以用于异步处理长时间运行的任务。

以下是一个使用 Celery 的示例：

安装 Celery：

pip install celery

在 Flask 应用程序中配置 Celery：

# app.py
from flask import Flask
from celery import Celery

app = Flask(__name__)
app.config['CELERY_BROKER_URL'] = 'redis://localhost:6379/0'
app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'] = 'redis://localhost:6379/0'

celery = Celery(app.name, broker=app.config['CELERY_BROKER_URL'])
celery.conf.update(app.config)

在这个示例中，我们使用 Redis 作为 Celery 的消息代理和结果后端。您可以根据需要更改这些设置。

3. 定义 Celery 任务：

# tasks.py
from celery import Celery

celery = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

@celery.task
def long_running_task(data):
    # 处理数据
    # ...

    # 返回结果
    return "Data processed successfully."

在这个示例中，我们定义了一个名为 long_running_task() 的 Celery 任务。该任务接收一个参数 data，用于处理数据并返回处理结果。

4. 在 Flask 应用程序中调用 Celery 任务：

# app.py
from flask import Flask, request
from tasks import long_running_task

@app.route('/process_post', methods=['POST'])
def process_post():
    # 获取 POST 请求中的数据
    data = request.get_data()

    # 调用 Celery 任务
    task = long_running_task.delay(data)

    # 返回传递成功的信息
    return "Data transmitted successfully. Task ID: {}".format(task.id)

在这个示例中，我们在 Flask 应用程序中的路由函数中调用了 Celery 任务 long_running_task()。我们使用 delay() 方法来异步调用任务，并将 POST 数据作为参数传递给任务。最后，我们返回传递成功的信息，并包含 Celery 任务的 ID。

这样做的好处是，在调用 Celery 任务时，Flask 应用程序将立即返回传递成功的信息，并在后台异步执行长时间运行的任务。当任务完成时，您可以使用 Celery 的结果后端来获取任务的结果。