So verwenden Sie Celery Redis Django, um die Effizienz der asynchronen Aufgabenverarbeitung der Website zu verbessern

So verwenden Sie Celery Redis Django, um die Effizienz der asynchronen Aufgabenverarbeitung der Website zu verbessern

Mit der rasanten Entwicklung des Internets nimmt auch die Komplexität der Website-Funktionen zu. Um ein besseres Benutzererlebnis zu bieten, müssen wir häufig verschiedene zeitaufwändige Aufgaben erledigen, wie z. B. das Versenden von E-Mails, das Erstellen von Berichten, die Verarbeitung von Crawler-Daten usw. Bei der herkömmlichen synchronen Verarbeitungsmethode blockieren alle Aufgaben den Hauptthread, was dazu führt, dass Benutzer zu lange warten oder sogar die Website abstürzt. Um dieses Problem zu lösen, können wir die Django-Kombination von Celery Redis verwenden, um eine asynchrone Aufgabenverarbeitung zu implementieren und so die Effizienz und Leistung der Website zu verbessern.

Celery ist eine Python-basierte verteilte Aufgabenwarteschlange, die die asynchrone Ausführung von Aufgaben über Nachrichten-Middleware (wie Redis) implementiert. Django ist ein leistungsstarkes Python-Webframework, das problemlos in Celery integriert werden kann. Im Folgenden stellen wir vor, wie Sie Celery Redis Django verwenden, um die asynchrone Aufgabenverarbeitung zu implementieren.

Schritt eins: Celery und Redis installieren und konfigurieren

Zuerst müssen wir Celery und Redis installieren. Sie können den Befehl pip verwenden, um Celery und Redis-py zu installieren:

pip install celery
pip install redis

Als nächstes müssen wir die Verbindungsinformationen von Celery und Redis in der Konfigurationsdatei „settings.py“ des Django-Projekts konfigurieren:

# 配置Celery Broker和Backend
CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'

# 配置Celery Worker数量
CELERYD_CONCURRENCY = 4

Schritt 2: Erstellen Sie eine Sellerie-Aufgabe

Erstellen Sie unter einer App im Django-Projekt die Datei „tasks.py“ und schreiben Sie den Code für die asynchrone Aufgabe. Beispielsweise erstellen wir eine Aufgabe zum Versenden von E-Mails:

from celery import shared_task
from django.core.mail import send_mail

@shared_task
def send_email_task(subject, message, from_email, recipient_list):
    send_mail(subject, message, from_email, recipient_list)

In diesem Beispiel verwenden wir den Dekorator @shared_task, um die Funktion in eine Celery-Aufgabe umzuwandeln. Beachten Sie, dass diese Aufgabe unabhängig von Django-Anfragen ist und an anderer Stelle aufgerufen werden kann. @shared_task装饰器将函数转换为Celery任务。注意，这个任务是独立于任何Django请求的，并且可以在其他地方调用。

第三步：启动Celery Worker

在项目的根目录下，创建一个celery.py文件，并配置Celery应用：

from __future__ import absolute_import
import os
from celery import Celery

# 设置Django默认的配置模块
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'your_project.settings')

app = Celery('your_project')

# 从Django项目的配置文件中加载Celery配置
app.config_from_object('django.conf:settings')

# 自动加载tasks.py中的任务
app.autodiscover_tasks()

完成以上配置后，我们可以通过以下命令来运行Celery Worker：

celery -A your_project worker --loglevel=info

第四步：在Django视图中调用异步任务

在Django的视图函数或类中，可以通过以下方式来调用异步任务：

from your_app.tasks import send_email_task

def send_email_view(request):
    subject = 'Hello'
    message = 'This is a test email'
    from_email = 'noreply@example.com'
    recipient_list = ['user1@example.com', 'user2@example.com']

    # 异步调用发送邮件的任务
    send_email_task.delay(subject, message, from_email, recipient_list)

    return HttpResponse('Email sent successfully!')

在这个例子中，我们使用delay()方法来异步调用发送邮件的任务。注意，delay()

Schritt 3: Celery Worker starten

Erstellen Sie im Stammverzeichnis des Projekts eine celery.py-Datei und konfigurieren Sie die Celery-Anwendung:

rrreee

Nach Abschluss der obigen Konfiguration können wir Celery Worker über den folgenden Befehl ausführen:

rrreee

Schritt 4: Asynchrone Aufgaben in Django-Ansichten aufrufen

In den Ansichtsfunktionen oder -klassen von Django können Sie asynchrone Aufgaben auf folgende Weise aufrufen:

rrreee
• In diesem Beispiel verwenden wir die Methode delay() code> um die Aufgabe des E-Mail-Versands asynchron aufzurufen. Beachten Sie, dass die Methode <code>delay() nicht blockierend ist, sofort zurückkehrt und Aufgaben asynchron im Hintergrund ausführt.
• Durch die oben genannten Schritte haben wir die asynchrone Aufgabenverarbeitung mit Celery Redis Django erfolgreich implementiert. Celery stellt Aufgaben in die Nachrichtenwarteschlange und Celery Worker verarbeitet diese Aufgaben asynchron, wodurch die Verarbeitungseffizienz und Leistung der Website verbessert wird.
• Zusammenfassung:

Mit Celery Redis Django kann die Effizienz der asynchronen Aufgabenverarbeitung der Website effektiv verbessert werden. Durch die asynchrone Ausführung zeitaufwändiger Aufgaben können wir das Blockieren des Hauptthreads vermeiden und die Reaktionsgeschwindigkeit der Website beschleunigen. Beim Konfigurieren und Schreiben von Aufgaben müssen Sie auf die zugehörigen Konfigurations- und Aufrufmethoden von Celery achten. Gleichzeitig kann zur Verbesserung der Leistung die Anzahl gleichzeitiger Celery Worker entsprechend angepasst werden. 🎜🎜Codebeispiele finden Sie in den folgenden offiziellen Dokumenten: 🎜🎜🎜Offizielle Dokumente von Celery: http://docs.celeryproject.org/en/latest/ 🎜🎜Offizielle Dokumente von Django: https://docs.djangoproject.com /🎜🎜Offizielle Dokumentation von Redis -py: https://redis-py.readthedocs.io/🎜🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie Celery Redis Django, um die Effizienz der asynchronen Aufgabenverarbeitung der Website zu verbessern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!