


Membina Sistem Pemprosesan Tugas Asynchronous: Menyelam Mendalam ke dalam Saderi Redis Django
Membina sistem pemprosesan tugas tak segerak: Penerokaan mendalam Celery Redis Django
Pengenalan:
Dalam pembangunan aplikasi web moden, sistem pemprosesan tugas tak segerak telah menjadi komponen yang sangat diperlukan. Ia boleh meningkatkan prestasi dan kebolehskalaan aplikasi dengan banyak, dan pada masa yang sama, ia boleh memisahkan tugas yang memakan masa daripada permintaan pengguna dan meningkatkan pengalaman pengguna. Artikel ini akan meneroka secara mendalam rangka kerja pemprosesan tugas tak segerak yang berkuasa: Saderi dan dua teknologi bahagian belakang yang penting: Redis dan Django, serta menyediakan contoh kod khusus.
1. Pengenalan kepada Celery
Celery ialah rangka kerja baris gilir tugasan yang diedarkan berdasarkan Python Ia menyokong banyak perisian tengah mesej, seperti RabbitMQ, Redis dan Amazon SQS. Ciri-ciri utamanya termasuk:
- Skalabiliti: Saderi boleh mengendalikan tugas serentak berskala besar dan boleh mencapai pengembangan mendatar sistem dengan menambahkan nod pekerja.
- Pemprosesan tak segerak: Saderi membenarkan tugasan diserahkan kepada baris gilir secara tidak segerak tanpa menunggu tugasan selesai, sekali gus mengelakkan permintaan menyekat.
- Pengimbangan beban: Saderi menyokong pengimbangan beban automatik tugas dan boleh memperuntukkan tugas secara bijak berdasarkan beban pekerja.
2. Pengenalan kepada Redis
Redis ialah sistem storan data dalam memori sumber terbuka Ia digunakan secara meluas dalam senario seperti caching, baris gilir mesej dan baris gilir tugas. Redis menyokong struktur dan operasi data yang kaya, dan mempunyai ciri prestasi tinggi, ketersediaan tinggi dan ketekunan.
Dalam Celery, Redis biasanya digunakan sebagai bahagian belakang baris gilir tugas, yang boleh meneruskan mesej tugasan dan menyediakan operasi baca dan tulis berkelajuan tinggi. Berikut ialah contoh kod untuk menggunakan Redis sebagai bahagian belakang baris gilir tugasan Saderi:
# settings.py BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0' CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0' # celery.py from celery import Celery app = Celery('myapp', broker='redis://localhost:6379/0') @app.task def add(x, y): return x + y
Kod ini mula-mula mengkonfigurasi URL Redis dalam settings.py sebagai bahagian belakang baris gilir tugasan Saderi dan bahagian belakang storan hasil. Kemudian dalam celery.py, contoh Saderi dicipta dan penambahan tugas mudah ditentukan.
3. Penyepaduan Django dan Saderi
Menggunakan Saderi dalam Django boleh melaksanakan tugas yang memakan masa secara tidak segera sambil mengekalkan kelajuan tindak balas antara muka yang disediakan oleh aplikasi Django. Berikut ialah contoh kod untuk menyepadukan Django dengan Celery:
# settings.py CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0' CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0' CELERY_BEAT_SCHEDULE = { 'send-email-every-hour': { 'task': 'myapp.tasks.send_email', 'schedule': crontab(minute=0, hour='*/1'), }, } # myapp/tasks.py from .celery import app @app.task def send_email(): # 发送邮件的任务代码
Pertama, dalam settings.py, URL Celery dikonfigurasikan sebagai bahagian belakang baris gilir tugas dan bahagian belakang storan hasil, dan konfigurasi tugasan yang dijadualkan ditentukan. Kemudian dalam myapp/tasks.py, tugas bernama send_email ditakrifkan untuk menghantar e-mel.
Untuk menggunakan Celery dalam Django, anda juga perlu mencipta fail celery.py yang berasingan untuk memulakan tika Celery dan memastikan ia dimuatkan apabila aplikasi Django dimulakan adalah seperti berikut:
# celery.py import os from celery import Celery os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'myproject.settings') app = Celery('myproject') app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY') app.autodiscover_tasks()
Kod ini adalah yang pertama disediakan melalui modul os Modul tetapan Django mentakrifkan contoh Saderi yang digunakan dan secara automatik menemui modul tugas Django melalui app.autodiscover_tasks().
Kesimpulan:
Artikel ini memperkenalkan secara ringkas Celery, Redis dan Django, tiga komponen penting untuk membina sistem pemprosesan tugas tak segerak, dan menyediakan contoh kod khusus. Dengan menggunakan gabungan Celery, Redis dan Django, anda boleh membina sistem pemprosesan tugas tak segerak berprestasi tinggi dan berskala untuk meningkatkan prestasi dan pengalaman pengguna aplikasi web. Saya berharap pembaca akan lebih memahami dan menguasai membina sistem pemprosesan tugas tak segerak melalui pengenalan artikel ini.
Atas ialah kandungan terperinci Membina Sistem Pemprosesan Tugas Asynchronous: Menyelam Mendalam ke dalam Saderi Redis Django. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

PythonArraysSupportVariousoperations: 1) SlicingExtractsSubsets, 2) Menambah/ExtendingAddSelements, 3) InsertingPlaceSelementSatSatSatSpecifics, 4) RemovingDeleteselements, 5) Sorting/ReversingChangesOrder,

NumpyarraysareessentialforapplicationRequiringeficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.theyarecrucialindaSascience, machinelearning, fizik, kejuruteraan, danfinanceduetotheirabilitytOHandlelarge-Scaledataefisien.Forexample, infinancialanal

UseanArray.arrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogeneousdata, criticalcode prestasi, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: arrayssavemememorywithtypedelements.2)

Tidak, notalllistoperationsaresuportedByArrays, andviceversa.1) arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing, whyimpactsperformance.2) listsdonotguaranteeconstantTimeComplexityFordirectacesscesscesscesscesscesscesscesscesscesessd.

ToaccesselementsinaPythonlist,useindexing,negativeindexing,slicing,oriteration.1)Indexingstartsat0.2)Negativeindexingaccessesfromtheend.3)Slicingextractsportions.4)Iterationusesforloopsorenumerate.AlwayschecklistlengthtoavoidIndexError.

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
