Comment configurer le flux de travail Python

Dans python, nous pouvons utiliser une variété de bibliothèques et de frameworks pour configurer et gérer les flux de travail. Voici quelques méthodes couramment utilisées :

1. Utilisation de la bibliothèque celery : celery est une bibliothèque de files d'attente de tâches celery库：celery是一个常用的分布式任务队列库，可用于配置和管理Python工作任务流。您可以使用celerydistribuée

   couramment utilisée qui peut être utilisée pour configurer et gérer les flux de tâches
Python
2. . Vous pouvez utiliser céleri pour définir des tâches et des files d'attente de tâches, puis utiliser son planificateur et son planificateur de tâches pour gérer l'exécution des tâches.

   <strong class="keylink">ai</strong>rflow框架：Airflow Utilisation du framework <strong class="keylink">ai</strong>rflow : Airflow est un framework open source permettant de définir, planifier et gérer des workflows. Il fournit une interface

   visuelle
et des
3. outils

   pour configurer et gérer les dépendances, la planification et l'exécution des tâches. APScheduler库：APScheduler

4. Usage

   est une bibliothèque permettant de planifier et d'exécuter des fonctions et des méthodes Python. Il fournit des planificateurs et des déclencheurs flexibles qui peuvent être utilisés pour configurer et gérer les flux de tâches. RQ、Dask、Luigi

Utilisez d'autres bibliothèques et outils tiers : en plus des bibliothèques et des frameworks mentionnés ci-dessus, il existe de nombreuses autres bibliothèques et outils tiers qui peuvent être utilisés pour configurer et gérer les flux de travail Python, tels que

etc.

🎜 🎜Pour différents besoins et scénarios, il est important de choisir des bibliothèques et des outils adaptés pour configurer et gérer les workflows Python. Vous pouvez choisir l’approche qui vous convient le mieux en fonction de vos besoins spécifiques et de votre pile technologique. 🎜 🎜

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