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Comment utiliser Celery pour implémenter la planification de tâches distribuées
Vue d'ensemble :
Celery est l'une des bibliothèques de files d'attente de tâches distribuées les plus couramment utilisées en Python, qui peut être utilisée pour implémenter la planification de tâches asynchrones. Cet article expliquera comment utiliser Celery pour implémenter la planification distribuée des tâches et joindra des exemples de code.
Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque Celery. Celery peut être installé via la commande suivante :
pip install celery
Une fois l'installation terminée, nous devons créer un fichier de configuration Celery. Créez un fichier appelé celeryconfig.py
et ajoutez le contenu suivant : celeryconfig.py
的文件,并添加以下内容:
broker_url = 'amqp://guest@localhost//' # RabbitMQ服务器地址 result_backend = 'db+sqlite:///results.sqlite' # 结果存储方式(使用SQLite数据库) task_serializer = 'json' # 任务序列化方式 result_serializer = 'json' # 结果序列化方式 accept_content = ['json'] # 接受的内容类型 timezone = 'Asia/Shanghai' # 时区设置
在代码中,我们需要导入Celery库,并创建一个Celery应用。以下是一个示例:
from celery import Celery app = Celery('mytasks', include=['mytasks.tasks']) app.config_from_object('celeryconfig')
在上面的代码中,我们创建了一个名为mytasks
的Celery应用,并将celeryconfig.py
中的配置应用到Celery应用中。
接下来,我们需要创建一个任务。任务是一个独立的函数,可以执行单独的操作。以下是一个示例:
# tasks.py from mytasks import app @app.task def add(x, y): return x + y
在上面的代码中,我们定义了一个名为add
的任务,用于计算两个数的和。
要使任务能够分布式执行,我们需要启动一个或多个Celery Worker来处理任务。可以通过以下命令来启动Celery Worker:
celery -A mytasks worker --loglevel=info
启动完成后,Celery Worker将会监听并处理队列中的任务。
在其他代码中,我们可以提交任务到Celery队列中。以下是一个示例:
# main.py from mytasks.tasks import add result = add.delay(4, 6) print(result.get())
在上面的代码中,我们导入了之前定义的add
任务,然后使用delay
方法提交一个任务。delay
方法将会返回一个AsyncResult
对象,我们可以通过调用get
方法来获取任务的结果。
我们可以使用AsyncResult
对象来监控任务的执行状态。以下是一个示例:
# main.py from mytasks.tasks import add result = add.delay(4, 6) while not result.ready(): print("Task is still running...") time.sleep(1) print(result.get())
在上面的代码中,我们通过循环来监控任务的执行状态。ready
rrreee
mytasks
et appliquons la configuration dans celeryconfig.py
à l'application Celery In. 🎜add
pour calculer la somme de deux nombres. 🎜add
précédemment définie, puis utilisons la méthode delay
pour soumettre une tâche. La méthode delay
renverra un objet AsyncResult
. Nous pouvons obtenir le résultat de la tâche en appelant la méthode get
. 🎜AsyncResult
pour surveiller l'état d'exécution de la tâche. Voici un exemple : 🎜rrreee🎜Dans le code ci-dessus, nous surveillons l'état d'exécution de la tâche via une boucle. La méthode ready
renverra une valeur booléenne indiquant si la tâche est terminée. 🎜🎜Résumé : 🎜Cet article présente brièvement comment utiliser Celery pour implémenter la planification distribuée des tâches. En installant et en configurant Celery, en créant une application Celery, en définissant des tâches, en démarrant Celery Workers et en soumettant des tâches à la file d'attente, nous pouvons implémenter la planification distribuée des tâches. L'utilisation de Celery peut améliorer l'efficacité de l'exécution des tâches et convient aux situations où un calcul parallèle ou un traitement asynchrone est requis. 🎜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!