Python 서버 프로그래밍: Celery를 사용하여 작업 대기열 구현

Python은 서버 측 애플리케이션을 포함하여 다양한 유형의 애플리케이션을 개발할 수 있는 다목적 프로그래밍 언어입니다. 다른 프로그래밍 언어와 달리 Python은 기성 라이브러리 및 프레임워크를 통해 다양한 공통 애플리케이션 개발 작업을 완료할 수 있습니다.

이 기사에서는 Python 서버 프로그래밍의 작업 대기열에 중점을 둘 것입니다. 작업 대기열은 서버 측 애플리케이션 개발에서 매우 일반적인 개념이며 시간이 많이 걸리는 작업을 비동기적이고 안정적으로 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기사에서는 매우 인기 있는 Python 라이브러리인 Celery를 소개하고 Celery를 사용하여 Python 서버 개발에서 작업 대기열을 구현하는 방법을 소개합니다.

Celery는 분산 작업 대기열을 처리하기 위한 Python 라이브러리입니다. 기본적으로 Celery는 서버가 다른 요청을 처리하는 것을 차단하지 않고 대기열에서 블록 시간 소모 작업을 비동기식으로 실행할 수 있는 작업 대기열입니다. Celery는 Redis, MongoDB 및 기타 데이터베이스와 같은 다양한 백엔드를 지원하며 작업 결과 추적, 작업 우선 순위, 작업 그룹 및 작업 시간 초과와 같은 몇 가지 고급 기능을 제공합니다.

Celery를 사용하기 전에 Celery 라이브러리를 설치해야 합니다. pip를 사용하여 Python에 설치하는 것은 매우 간단합니다.

pip install celery

설치가 완료되면 Python에서 Celery를 사용할 수 있습니다.

먼저 작업 기능을 정의해야 합니다. Celery에서 작업 기능은 데코레이터 @celery.task로 장식되어야 합니다. 다음은 샘플 작업 함수입니다.

from celery import Celery

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

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

위 코드에서는 "tasks"라는 Celery 개체를 생성하고 이를 Redis 대기열과 연결합니다. 다음으로 두 개의 매개변수 x와 y를 받아들이고 그 합계를 반환하는 작업 함수 "add"를 정의합니다. 데코레이터 @app.task는 해당 함수가 Celery 작업 함수임을 나타냅니다.

이제 대기열에 작업을 추가할 수 있으며 Celery는 이를 비동기적으로 실행하고 실행 중에 서버를 차단하지 않습니다.

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

위 코드에서는 async_result.get() 메서드를 사용하여 작업 대기열에서 작업 결과를 가져옵니다. 작업을 비동기적으로 실행한 후 애플리케이션은 차단 없이 요청을 계속 처리할 수 있습니다.

작업을 비동기적으로 실행하는 것 외에도 Celery는 몇 가지 다른 고급 기능도 제공합니다. 예를 들어 작업에 대한 시간 초과를 설정하고 완료되기 전에 취소할 수 있습니다. 여러 관련 작업을 관리하기 위해 작업을 그룹화할 수도 있습니다.

이 기사에서는 Celery를 사용하여 Python 서버 프로그래밍에서 비동기 작업 대기열을 구현하는 방법을 간략하게 설명합니다. 이 기사에서는 Celery의 기본 기능만 소개하지만 Celery는 매우 강력하며 비동기 작업을 보다 쉽게 ​​관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. Python 서버 개발자라면 Celery 사용법을 배우는 것이 매우 중요합니다.

위 내용은 Python 서버 프로그래밍: Celery를 사용하여 작업 대기열 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!