Python サーバー プログラミング: Celery を使用したタスク キューの実装

Python は、サーバーサイド アプリケーションを含むさまざまなタイプのアプリケーションを開発できる多用途のプログラミング言語です。他のプログラミング言語とは異なり、Python は既製のライブラリとフレームワークを通じてさまざまな一般的なアプリケーション開発タスクを完了できます。

この記事では、Python サーバー プログラミングにおけるタスク キューに焦点を当てます。タスク キューはサーバー側アプリケーション開発において非常に一般的な概念であり、時間のかかるタスクを信頼性の高い方法で非同期に実行するのに役立ちます。この記事では、非常に人気のある Python ライブラリである Celery と、Python サーバー開発で Celery を使用してタスク キューを実装する方法を紹介します。

Celery は、分散タスク キューを処理するための Python ライブラリです。 Celery の核となるのは、サーバーによる他のリクエストの処理をブロックすることなく、ブロック時間を消費するタスクをキューから非同期に実行できるタスク キューです。 Celery は、Redis、MongoDB、その他のデータベースなどのさまざまなバックエンドをサポートし、タスク結果の追跡、タスクの優先順位、タスク グループ、タスクのタイムアウトなどの高度な機能を提供します。

Celery の使用を開始する前に、Celery ライブラリをインストールする必要があります。 pip を使用して Python にインストールするのは非常に簡単です。

pip install celery

インストールが完了したら、Python で Celery の使用を開始できます。

まず、タスク関数を定義する必要があります。 Celery では、タスク関数はデコレータ @celery.task で修飾する必要があります。サンプルのタスク関数を次に示します。

from celery import Celery

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

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

上記のコードでは、「tasks」という名前の Celery オブジェクトを作成し、それを Redis キューにリンクします。次に、タスク関数「add」を定義します。この関数は 2 つのパラメーター x と y を受け取り、それらの合計を返します。デコレータ @app.task は、関数が Celery タスク関数であることを示します。

これでタスクをキューに追加できるようになります。Celery はタスクを非同期に実行し、実行中にサーバーをブロックしません。

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

上記のコードでは、async_result.get() メソッドを使用してタスク キューからタスクの結果を取得します。タスクを非同期で実行した後、アプリケーションはブロックせずにリクエストの処理を続行できます。

Celery は、タスクの非同期実行に加えて、その他の高度な機能も提供します。たとえば、タスクにタイムアウトを設定し、完了する前にタスクをキャンセルできます。タスクをグループ化して、複数の関連タスクを管理することもできます。

この記事では、Celery を使用して Python サーバー プログラミングで非同期タスク キューを実装する方法について概要を説明します。この記事では Celery の基本機能のみを紹介しますが、Celery は非常に強力で、非同期タスクをより簡単に管理するのに役立ちます。 Python サーバー開発者であれば、Celery の使用方法を学ぶことが非常に重要です。

以上がPython サーバー プログラミング: Celery を使用したタスク キューの実装の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。