So implementieren Sie mit Celery eine verteilte Aufgabenplanung

So verwenden Sie Celery zur Implementierung der verteilten Aufgabenplanung

Übersicht:
Celery ist eine der am häufigsten verwendeten Warteschlangenbibliotheken für verteilte Aufgaben in Python, die zur Implementierung der asynchronen Aufgabenplanung verwendet werden kann. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Celery eine verteilte Aufgabenplanung implementieren, und es werden Codebeispiele angehängt.

1. Celery installieren und konfigurieren

Zuerst müssen wir die Celery-Bibliothek installieren. Celery kann über den folgenden Befehl installiert werden:

pip install celery

Nachdem die Installation abgeschlossen ist, müssen wir eine Celery-Konfigurationsdatei erstellen. Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen celeryconfig.py und fügen Sie den folgenden Inhalt hinzu: celeryconfig.py的文件，并添加以下内容：

broker_url = 'amqp://guest@localhost//'     # RabbitMQ服务器地址
result_backend = 'db+sqlite:///results.sqlite'   # 结果存储方式（使用SQLite数据库）
task_serializer = 'json'    # 任务序列化方式
result_serializer = 'json'  # 结果序列化方式
accept_content = ['json']   # 接受的内容类型
timezone = 'Asia/Shanghai'  # 时区设置

2. 创建Celery应用

在代码中，我们需要导入Celery库，并创建一个Celery应用。以下是一个示例：

from celery import Celery

app = Celery('mytasks', include=['mytasks.tasks'])
app.config_from_object('celeryconfig')

在上面的代码中，我们创建了一个名为mytasks的Celery应用，并将celeryconfig.py中的配置应用到Celery应用中。

3. 创建任务

接下来，我们需要创建一个任务。任务是一个独立的函数，可以执行单独的操作。以下是一个示例：

# tasks.py
from mytasks import app

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

在上面的代码中，我们定义了一个名为add的任务，用于计算两个数的和。

4. 启动Celery Worker

要使任务能够分布式执行，我们需要启动一个或多个Celery Worker来处理任务。可以通过以下命令来启动Celery Worker：

celery -A mytasks worker --loglevel=info

启动完成后，Celery Worker将会监听并处理队列中的任务。

5. 提交任务

在其他代码中，我们可以提交任务到Celery队列中。以下是一个示例：

# main.py
from mytasks.tasks import add

result = add.delay(4, 6)
print(result.get())

在上面的代码中，我们导入了之前定义的add任务，然后使用delay方法提交一个任务。delay方法将会返回一个AsyncResult对象，我们可以通过调用get方法来获取任务的结果。

6. 监控任务完成状态

我们可以使用AsyncResult对象来监控任务的执行状态。以下是一个示例：

# main.py
from mytasks.tasks import add

result = add.delay(4, 6)
while not result.ready():
    print("Task is still running...")
    time.sleep(1)

print(result.get())

在上面的代码中，我们通过循环来监控任务的执行状态。readyrrreee

Erstellen Sie eine Celery-App




Im Code müssen wir die Celery-Bibliothek importieren und Erstellen Sie eine Celery-Anwendung. Hier ist ein Beispiel: 🎜rrreee🎜 Im obigen Code erstellen wir eine Celery-App namens mytasks und wenden die Konfiguration in celeryconfig.py auf die Celery In-Anwendung an. 🎜
🎜Eine Aufgabe erstellen🎜🎜🎜Als nächstes müssen wir eine Aufgabe erstellen. Eine Aufgabe ist eine unabhängige Funktion, die einzelne Operationen ausführen kann. Hier ist ein Beispiel: 🎜rrreee🎜Im obigen Code definieren wir eine Aufgabe namens add, um die Summe zweier Zahlen zu berechnen. 🎜
🎜Celery Worker starten🎜🎜🎜Um die verteilte Ausführung von Aufgaben zu ermöglichen, müssen wir einen oder mehrere Celery Worker starten, um Aufgaben zu verarbeiten. Celery Worker kann mit dem folgenden Befehl gestartet werden: 🎜rrreee🎜Nach Abschluss des Startvorgangs hört Celery Worker zu und verarbeitet Aufgaben in der Warteschlange. 🎜
🎜Aufgaben senden🎜🎜🎜In anderem Code können wir Aufgaben an die Celery-Warteschlange senden. Hier ist ein Beispiel: 🎜rrreee🎜Im obigen Code importieren wir die zuvor definierte add-Aufgabe und verwenden dann die delay-Methode, um eine Aufgabe zu übermitteln. Die delay-Methode gibt ein AsyncResult-Objekt zurück. Wir können das Ergebnis der Aufgabe erhalten, indem wir die get-Methode aufrufen. 🎜
🎜Überwachen Sie den Abschlussstatus der Aufgabe🎜🎜🎜Wir können das AsyncResult-Objekt verwenden, um den Ausführungsstatus der Aufgabe zu überwachen. Hier ist ein Beispiel: 🎜rrreee🎜Im obigen Code überwachen wir den Ausführungsstatus der Aufgabe durch eine Schleife. Die Methode ready gibt einen booleschen Wert zurück, der angibt, ob die Aufgabe abgeschlossen wurde. 🎜🎜Zusammenfassung: 🎜In diesem Artikel wird kurz vorgestellt, wie Sie mit Celery eine verteilte Aufgabenplanung implementieren. Durch die Installation und Konfiguration von Celery, das Erstellen einer Celery-Anwendung, das Definieren von Aufgaben, das Starten von Celery Workers und das Senden von Aufgaben an die Warteschlange können wir eine verteilte Aufgabenplanung implementieren. Die Verwendung von Celery kann die Effizienz der Aufgabenausführung verbessern und eignet sich für Situationen, in denen paralleles Rechnen oder asynchrone Verarbeitung erforderlich ist. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie mit Celery eine verteilte Aufgabenplanung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!