Programmation serveur Python : implémentation de files d'attente de tâches à l'aide de Celery

Python est un langage de programmation polyvalent grâce auquel nous pouvons développer différents types d'applications, y compris des applications côté serveur. Contrairement à d'autres langages de programmation, Python peut effectuer diverses tâches courantes de développement d'applications via des bibliothèques et des frameworks prêts à l'emploi.

Dans cet article, nous nous concentrerons sur les files d'attente de tâches dans la programmation serveur Python. Les files d'attente de tâches sont un concept très courant dans le développement d'applications côté serveur et peuvent nous aider à effectuer des tâches fastidieuses de manière asynchrone et fiable. Cet article présentera une bibliothèque Python très populaire, Celery, et comment utiliser Celery pour implémenter des files d'attente de tâches dans le développement de serveurs Python.

Celery est une bibliothèque Python permettant de gérer les files d'attente de tâches distribuées. À la base, Celery est une file d'attente de tâches qui peut exécuter de manière asynchrone des tâches fastidieuses à partir de la file d'attente sans empêcher le serveur de traiter d'autres requêtes. Celery prend en charge une variété de backends, tels que Redis, MongoDB et d'autres bases de données. Il fournit des fonctions avancées, telles que le suivi des résultats des tâches, la priorité des tâches, le groupe de tâches et le délai d'expiration des tâches.

Avant de commencer à utiliser Celery, vous devez installer la bibliothèque Celery. L'installation en Python à l'aide de pip est très simple.

pip install celery

Une fois l'installation terminée, nous pouvons commencer à utiliser Celery en Python.

Tout d'abord, nous devons définir une fonction de tâche. Dans Celery, les fonctions de tâches doivent être décorées avec le décorateur @celery.task. Voici un exemple de fonction de tâche :

from celery import Celery

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

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

Dans le code ci-dessus, nous créons un objet Celery nommé "tasks" et le lions à la file d'attente Redis. Définissez ensuite une fonction de tâche "add", qui accepte deux paramètres x et y et renvoie leur somme. Le décorateur @app.task indique que la fonction est une fonction de tâche Céleri.

Nous pouvons maintenant ajouter une tâche à la file d'attente et Celery l'exécutera de manière asynchrone et ne bloquera pas le serveur pendant l'exécution.

result = add.delay(4, 4)  # 将add任务添加到队列
print(result.get())  # 获取任务结果，这将阻塞直到任务完成

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la méthode async_result.get() pour obtenir le résultat de la tâche à partir de la file d'attente des tâches. Après avoir exécuté la tâche de manière asynchrone, notre application peut continuer à traiter les demandes sans blocage.

En plus d'exécuter des tâches de manière asynchrone, Celery fournit également d'autres fonctionnalités avancées. Par exemple, nous pouvons définir un délai d'expiration pour une tâche et l'annuler avant qu'elle ne soit terminée. Nous pouvons également regrouper des tâches pour gérer plusieurs tâches liées.

Dans cet article, nous expliquons comment implémenter une file d'attente de tâches asynchrone dans la programmation serveur Python à l'aide de Celery. Bien que cet article ne présente que les fonctions de base de Celery, Celery est très puissant et peut nous aider à gérer plus facilement nos tâches asynchrones. Si vous êtes un développeur de serveur Python, il est très important d'apprendre à utiliser Celery.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!