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今日内容概要 celery介绍,架构 celery 快速使用 celery包结构 celery执行异步任务 celery执行延迟任务 celery执行定时任务 django中使用celery 定时更新轮播图接口 内容详细 1.celery介绍,架构 # celery: 分布式(放在多台机器)的 异步任务 框架 Celery是一个简单.灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统 Celery is a project with minimal funding, so we don't support…

前段时间在Django Web平台开发中,碰到一些请求执行的任务时间较长(几分钟),为了加快用户的响应时间,因此决定采用异步任务的方式在后台执行这些任务.在同事的指引下接触了Celery这个异步任务队列框架,鉴于网上关于Celery和Django结合的文档较少,大部分也只是粗粗介绍了大概的流程,在实践过程中还是遇到了不少坑,希望记录下来帮助有需要的朋友. 一.Django中的异步请求 Django Web中从一个http请求发起,到获得响应返回html页面的流程大致如下:http请求发起 --…

原文:http://www.dongwm.com/archives/shi-yong-celeryzhi-shen-ru-celerypei-zhi/ 前言 celery的官方文档其实相对还是写的很不错的.但是在一些深层次的使用上面却显得杂乱甚至就没有某些方面的介绍, 通过我的一个测试环境的settings.py来说明一些使用celery的技巧和解决办法 amqp交换类型 其实一共有4种交换类型,还有默认类型和自定义类型. 但是对我们配置队列只会用到其中之三,我来一个个说明,英语好的话可以直接去…

写作背景介绍 在celery简单入门中已经介绍了写作的背景,这篇文章主要是深入介绍celery的使用技巧.在实际的项目中我们需要明确前后台的分界线,因此我们的celery编写的时候就应该是分成前后台两个部分编写.在celery简单入门中的总结部分我们也提出了另外一个问题,就是需要分离celery的配置文件. 第一步 编写后台任务tasks.py脚本文件.在这个文件中我们不需要再声明celery的实例,我们只需要导入其task装饰器来注册我们的任务即可.后台处理业务逻辑完全独立于前台,这里只是简单…

转载请注明出处:点我 我的第一篇博客!嘿嘿! 在公司实习,接触到的第一个项目就用到了Celery,之前是完全没有接触过Celery这玩意,然后花了点时间仔细的研究了下怎么用.在学习过程中也遇到了些问题,所以把自己的学习过程记录下来,供他人参考下. 先说一下我的实验环境:两台ubuntu的机子,一台win7的机子,都安装好了必须的软件.用户名为atsgxxx的机子跑的是ubuntu的系统,Redis就运行在这个上面,另外一台ubuntu的机子的用户名是sclu084. Celery 那么什么是Ce…

本系列文章的开发环境: window + python2. + pycharm5 + celery3.1.25 + django1.9.4 在我们日常的开发工作中,经常会遇到这几种情况: 1.在web应用中,用户触发一个操作,执行后台处理程序,这个程序需要执行很长时间才能返回结果.怎样才能不阻塞http请求,不让用户等待从而提高用户体验呢? 2.定时任务脚本:生产环境经常会跑一些定时任务脚本,假如你有上千台的服务器.上千种任务,定时任务的管理很困难,如何对job进行有效的管理? 3.异步需求:比…

Celery介绍和基本使用 Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列,通过它可以轻松的实现任务的异步处理, 如果你的业务场景中需要用到异步任务,就可以考虑使用celery, 举几个实例场景中可用的例子: 1)你想对100台机器执行一条批量命令,可能会花很长时间 ,但你不想让你的程序等着结果返回,而是给你返回 一个任务ID,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果, 在任务执行ing进行时,你可以继续做其它的事情.2)你想做一个定时任务,比如每天检测一下你…

在系列中的第二篇我们已经看过了 Celery 中的执行引擎是如何执行任务的,并且在第三篇中也介绍了任务的对象,但是,目前我们看到的都是被动的任务执行,也就是说目前执行的任务都是第三方调用发送过来的.可能你会有点奇怪,难道除了第三方调用发送,还有其他的调用发送方?是的,Celery 自身也会发送任务,在本文中,你将看到 Celery 如何利用自身的定时机制运行我们设置得定时任务,并且交给 Worker 执行. 定时任务的定义 在开始讲解源码之前,我们不妨先看下我们平常都是怎么定义定时任务的,还是以…

前面对于 Celery 的分布式处理已经做了一些介绍,例如第五章的 远程控制 和第六章的 Event机制,但是,我认为这些分布式都比较简单,并没有体现出多实例之间的协同作用,所以,今天就来点更加复杂的,对于多实例直接的交互更多,这就是 Gossip 和 Mingle. Mingle 在 Celery 的介绍中,Mingle 主要用在启动或者重启的时候,它会和其他的 worker 交互,从而进行同步.同步的数据有: 其他 worker 的 clock 其他 worker 已经处理掉的 tasks…