Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial gearman的安装启动及python API使用实例

gearman的安装启动及python API使用实例

Jun 16, 2016 am 08:43 AM
api gearman python 使用 启动 安装

本文讲述了gearman的安装启动及python API使用实例,对于网站建设及服务器维护来说非常有用!

一、概述:

Gearman是一款非常优秀的任务分发框架,可以用于分布式计算。具体的gearmand服务的安装启动及gearman的python 模块的安装以及简单示例如下:
 
操作系统:rnel 5.7

1. 首先,我们需要安装gearmand,在centos和rhel环境下,我们只需运行以下命令:

yum install gearmand -y
 
注意:如果不希望通过yum的方式来安装gearmand,可以通过源码编译安装,具体安装方法可以参考:http://www.jb51.net/article/51999.htm

安装完毕之后,就可以启动gearmand服务:

gearmand -p 4730 -L 10.22.10.90 --log-file=/tmp/gearmand-4730.log --pid-file=/tmp/gearmand-4730.pid -d
Nach dem Login kopieren

2. 安装python-gearman

gearman的python模块,下载地址为:https://pypi.python.org/pypi/gearman/2.0.2

我们可以用以下命令安装(两个命令均可,二选一):

easy_install gearman
Nach dem Login kopieren

pip install gearman

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或者也可以通过源码安装:

wget https://pypi.python.org/packages/source/g/gearman/gearman-2.0.2.tar.gz --no-check-certificate
tar zxvf gearman-2.0.2.tar.gz 
cd gearman-2.0.2 
python setup.py install

Nach dem Login kopieren

这样,我们就完成了python-gearman的安装。

二、使用示例:

下面,列举一个简单的python例子:
首先,我们需要编写一个worker,代码如下:

1.文件名:echoWorker.py

#!/usr/bin/env python 
import os 
import gearman 
import math 
class MyGearmanWorker(gearman.GearmanWorker): 
  def on_job_execute(self, current_job): 
    print "Job started" 
    print "===================\n" 
    return super(MyGearmanWorker, self).on_job_execute(current_job) 
def task_callback(gearman_worker, gearman_job): 
  print gearman_job.data 
  print "-----------\n" 
  return gearman_job.data 
my_worker = MyGearmanWorker(['10.22.10.47:4730']) 
my_worker.register_task("echo", task_callback) 
my_worker.work() 

Nach dem Login kopieren

2.编写client,如下:
文件名:echoClient.py

#!/usr/bin/env python2.7 
from gearman import GearmanClient 
gearman_client = GearmanClient(['192.168.12.34:4730']) 
gearman_request = gearman_client.submit_job('echo', 'test gearman') 
result_data = gearman_request.result 
print result_data 

Nach dem Login kopieren

注意上面GearmanClient(['192.168.12.34:4730'])中的IP地址,需要根据实际启动gearmand服务的IP地址和端口号为准。

3.然后,我们运行以下命令:

python echoWorker.py
python echoClient.py

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至此,即可看到输出。

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