Celery, Redis 및 Django를 사용하여 비동기 작업 대기열을 구현하는 방법
소개:
웹 개발에서는 이메일 보내기, 보고서 생성, 대용량 데이터 처리, 등. 이러한 작업을 보기 기능에서 직접 처리하면 요청 응답 시간이 너무 길어지고 사용자 경험이 저하됩니다. 시스템의 성능과 응답 속도를 향상시키기 위해 비동기 작업 대기열을 사용하여 이러한 시간 소모적인 작업을 처리할 수 있습니다. Celery는 널리 사용되는 Python용 비동기 작업 대기열 프레임워크이고 Redis는 기본 메시지 미들웨어입니다. 이 기사에서는 Celery, Redis 및 Django를 사용하여 비동기 작업 대기열을 구현하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
1단계: Celery, Redis 및 Django 설치
먼저 Celery, Redis 및 Django를 설치하고 Django 구성 파일에 관련 구성을 지정해야 합니다.
- Celery 설치: Celery를 설치하려면 명령줄에서 다음 명령을 실행하세요.
$ pip install Celery
- Redis 설치: Celery는 기본적으로 Redis를 메시지 미들웨어로 사용하므로 Redis를 설치하고 Redis 서버가 실행 중인지 확인해야 합니다.
- Django 구성: Django 구성 파일(settings.py)에 다음 구성을 추가합니다.
# 使用Redis作为消息中间件 CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0' CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'
2단계: Celery 작업 생성
다음으로 Celery 작업을 생성하고 해당 작업 함수를 정의해야 합니다. 예를 들어 이메일 전송 작업을 생성해 보겠습니다.
- Django 프로젝트 디렉터리에 task.py라는 파일을 만들고 다음 코드를 추가합니다.
from celery import shared_task from django.core.mail import send_mail @shared_task def send_email_task(subject, message, from_email, recipient_list): send_mail(subject, message, from_email, recipient_list)
- Django의 보기 함수에서 Celery 작업을 호출합니다.
from .tasks import send_email_task def send_email_view(request): # 获取邮件的相关参数 subject = 'Test Email' message = 'This is a test email.' from_email = 'sender@example.com' recipient_list = ['recipient@example.com'] # 调用Celery任务 send_email_task.delay(subject, message, from_email, recipient_list) return HttpResponse('Email sent!')
3단계: Celery 작업자 시작
Celery 실행 위치 여러 작업자가 작업 처리를 담당하는 분산 아키텍처입니다. 작업 대기열의 작업을 처리하려면 명령줄에서 Celery 작업자를 시작해야 합니다.
다음 명령을 실행하여 작업자를 시작하세요.
$ celery -A your_project_name worker -l info
참고로 "your_project_name"을 Django 프로젝트 이름으로 바꾸세요.
4단계: Django 서버 실행
Celery 작업자를 시작하기 전에 Django 서버를 실행해야 합니다. 프로젝트의 루트 디렉터리에서 다음 명령을 실행합니다.
$ python manage.py runserver
이제 브라우저에서 해당 보기 기능에 액세스하고 Celery의 로그를 관찰하여 작업 실행을 확인할 수 있습니다.
요약:
Celery, Redis 및 Django를 사용하면 비동기 작업 대기열을 쉽게 구현할 수 있습니다. 시간이 많이 걸리는 작업을 작업 대기열에 배치함으로써 시스템의 성능과 응답 속도를 크게 향상시키고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 동시에 Celery의 분산 아키텍처를 통해 시스템의 처리 기능을 유연하게 확장할 수 있습니다. 이 기사가 Celery, Redis 및 Django를 사용하여 비동기 작업 대기열을 구현하는 방법을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
참조 링크:
- Celery 공식 문서: https://docs.celeryproject.org/en/stable/index.html
- Django 공식 문서: https://docs.djangoproject.com/
위 내용은 Celery, Redis 및 Django를 사용하여 비동기 작업 대기열을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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