1.简介
celery(芹菜)是一个异步任务队列/基于分布式消息传递的作业队列。它侧重于实时操作,但对调度支持也很好。
celery用于生产系统每天处理数以百万计的任务。
celery是用Python编写的,但该协议可以在任何语言实现。它也可以与其他语言通过webhooks实现。
建议的消息代理RabbitMQ的,但提供有限支持Redis, Beanstalk, MongoDB, CouchDB, ,和数据库(使用SQLAlchemy的或Django的 ORM) 。
celery是易于集成Django, Pylons and Flask,使用 django-celery, celery-pylons and Flask-Celery 附加包即可。
2. 安装
有了上面的概念,需要安装这么几个东西:RabbitMQ、SQLAlchemy、Celery
安装方式也都很简单: RabbitMQ:
mac下:
brew install rabbitmq
linux:
sudo apt-get install rabbitmq-server
剩下两个都是Python的东西了,直接pip安装就好了,对于从来没有安装过MySQL驱动的同学可能需要安装MySQL-python。
安装完成之后,启动服务:
$ rabbitmq-server[回车]
启动后不要关闭窗口, 下面操作新建窗口(Tab)
3. 简单案例
确保你之前的RabbitMQ已经启动。
还是官网的那个例子,在任意目录新建一个tasks.py的文件,内容如下:
from celery import Celery app = Celery('tasks', broker='amqp://guest@localhost//') @app.task def add(x, y): return x + y
在同级目录执行:
$ celery -A tasks worker --loglevel=info
该命令的意思是启动一个worker,把tasks中的任务(add(x,y))把任务放到队列中。
保持窗口打开,新开一个窗口进入交互模式,python或者ipython:
>>> from tasks import add >>> add.delay(4, 4)
到此为止,你已经可以使用celery执行任务了,上面的python交互模式下简单的调用了add任务,并传递4,4参数。
但此时有一个问题,你突然想知道这个任务的执行结果和状态,到底完了没有。因此就需要设置backend了。
修改之前的tasks.py中的代码为:
# coding:utf-8 import subprocess from time import sleep from celery import Celery backend = 'db+mysql://root:@192.168.0.102/celery' broker = 'amqp://guest@192.168.0.102:5672' app = Celery('tasks', backend=backend, broker=broker) @app.task def add(x, y): sleep(10) return x + y @app.task def hostname(): return subprocess.check_output(['hostname'])
除了添加backend之外,上面还添加了一个who的方法用来测试多服务器操作。修改完成之后,还是按照之前的方式启动。
同样进入python的交互模型:
>>> from tasks import add, hostname >>> r = add.delay(4, 4) >>> r.ready() # 10s内执行,会输出False,因为add中sleep了10s >>> >>> r = hostname.delay() >>> r.result # 输出你的hostname
4. 测试多服务器
做完上面的测试之后,产生了一个疑惑,Celery叫做分布式任务管理,那它的分布式体现在哪?它的任务都是怎么执行的?在哪个机器上执行的?
在当前服务器上的celery服务不关闭的情况下,按照同样的方式在另外一台服务器上安装Celery,并启动:
$ celery -A tasks worker --loglevel=info
发现前一个服务器的Celery服务中输出你刚启动的服务器的hostname,前提是那台服务器连上了你的rabbitmq。
然后再进入python交互模式:
>>> from tasks import hostname >>> >>> for i in range(10): ... r = hostname.delay() ... print r.result # 输出你的hostname >>>
看你输入的内容已经观察两台服务器上你启动celery服务的输出。
5. RabbitMQ远程连接的问题
一开始测试时远程服务器无法连接本地的RabbitMQ服务,后来发现需要设置权限,在/usr/local/etc/rabbitmq/rabbitmq-env.conf这个文件中,修改NODE_IP_ADDRESS=127.0.0.1中的ip为0.0.0.0。
6. 总结的说
这篇文章简单的介绍了Celery的使用,重点还是在分布式的使用。觉得不太爽的地方是,在扩展时,需要重新把代码(tasks.py)部署一遍,而不是可以直接把tasks进行共享,可能Celery是通过task来进行不同的worker的匹配的?目前还不太了解,等深入使用之后再说。

本文讨论了Python版本3.10中介绍的新“匹配”语句,该语句与其他语言相同。它增强了代码的可读性,并为传统的if-elif-el提供了性能优势

Python中的功能注释将元数据添加到函数中,以进行类型检查,文档和IDE支持。它们增强了代码的可读性,维护,并且在API开发,数据科学和图书馆创建中至关重要。

本文讨论了Python中的单位测试,其好处以及如何有效编写它们。它突出显示了诸如UNITSEST和PYTEST等工具进行测试。

文章讨论了Python的\ _ \ _ Init \ _ \ _()方法和Self在初始化对象属性中的作用。还涵盖了其他类方法和继承对\ _ \ _ Init \ _ \ _()的影响。

本文讨论了python中@classmethod,@staticmethod和实例方法之间的差异,详细介绍了它们的属性,用例和好处。它说明了如何根据所需功能选择正确的方法类型和DA

Inpython,YouAppendElementStoAlistusingTheAppend()方法。1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()orextend()或= formultiplelements:my_list.extend.extend(emote_list)ormy_list = [4,5,6] .3)useInsert()forspefificpositions:my_list.insert(1,5).beaware


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

EditPlus 中文破解版
体积小,语法高亮,不支持代码提示功能

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU
这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一个PHP/MySQL的Web应用程序,非常容易受到攻击。它的主要目标是成为安全专业人员在合法环境中测试自己的技能和工具的辅助工具,帮助Web开发人员更好地理解保护Web应用程序的过程,并帮助教师/学生在课堂环境中教授/学习Web应用程序安全。DVWA的目标是通过简单直接的界面练习一些最常见的Web漏洞,难度各不相同。请注意,该软件中

螳螂BT
Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

SecLists
SecLists是最终安全测试人员的伙伴。它是一个包含各种类型列表的集合,这些列表在安全评估过程中经常使用,都在一个地方。SecLists通过方便地提供安全测试人员可能需要的所有列表,帮助提高安全测试的效率和生产力。列表类型包括用户名、密码、URL、模糊测试有效载荷、敏感数据模式、Web shell等等。测试人员只需将此存储库拉到新的测试机上,他就可以访问到所需的每种类型的列表。