Maison développement back-end Tutoriel Python Améliorer les performances du site Web : utilisez Celery Redis Django pour implémenter le traitement des tâches asynchrones

Améliorer les performances du site Web : utilisez Celery Redis Django pour implémenter le traitement des tâches asynchrones

Sep 26, 2023 pm 09:51 PM
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提升网站性能:使用Celery Redis Django实现异步任务处理

Améliorez les performances du site Web : utilisez Celery Redis Django pour implémenter le traitement des tâches asynchrones

Introduction :
Dans les applications Web modernes, l'expérience utilisateur est très critique et l'optimisation des performances du site Web en est une partie très importante. Lorsqu'il s'agit de tâches chronophages, attendre que la tâche soit terminée de manière synchrone réduira considérablement la vitesse de réponse et les performances du site Web. Afin de résoudre ce problème, nous pouvons utiliser Celery Redis et Django pour implémenter un traitement de tâches asynchrone afin d'améliorer les performances du site Web.

1. Introduction à Celery Redis Django :
Celery est un système de file d'attente de tâches distribué qui peut traiter un grand nombre de tâches de manière asynchrone. Django est un framework Web Python populaire qui fournit divers composants et fonctions nécessaires au développement d'applications Web. Redis est une base de données de stockage clé-valeur hautes performances qui peut être utilisée comme middleware de messages de Celery.

2. Installez Celery, Redis et Django :
Avant d'utiliser Celery Redis Django, vous devez d'abord installer ces composants. Vous pouvez l'installer via la commande suivante :

pip install celery redis django
Copier après la connexion

Assurez-vous d'avoir installé le serveur Redis et configurez les paramètres de connexion Redis dans le fichier de paramètres du projet Django.

3. Créer des tâches :
Dans les applications Django, vous pouvez créer des tâches nécessitant un traitement asynchrone en définissant des fonctions de tâche. Par exemple, nous créons une fonction de tâche pour envoyer des emails :

import time
import smtplib

from celery import shared_task

@shared_task
def send_email(to_address, subject, content):
    # 模拟耗时操作
    time.sleep(5)
    # 发送邮件逻辑
    smtp = smtplib.SMTP("smtp.example.com")
    # ...
    smtp.sendmail(to_address, subject, content)
Copier après la connexion

Ajoutez le décorateur @shared_task au-dessus de la fonction, indiquant que la fonction est enregistrée comme tâche Celery et peut être appelée en traitement asynchrone. @shared_task,表示将该函数注册为Celery任务,可以在异步处理中调用。

四、配置Celery:
在Django项目的根目录下,创建一个名为celery.py的文件,用来配置Celery。

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery

# 设置默认的celery实例
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'your_project_name.settings')

app = Celery('your_project_name')
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
app.autodiscover_tasks()
Copier après la connexion

其中,your_project_name是你的Django项目名称。

五、启动Celery Worker:
在命令行终端中,进入Django项目的根目录,并执行以下命令来启动Celery Worker:

celery -A your_project_name worker --loglevel=info
Copier après la connexion

六、调用任务:
在Django的视图或其他代码中,可以通过以下方式来调用任务:

from your_app_name.tasks import send_email

def some_view(request):
    # ...
    send_email.delay(to_address, subject, content)
    # ...
Copier après la connexion

调用send_email.delay()函数后,任务将被加入任务队列,并立即返回,而不会阻塞当前流程。任务将在后台异步执行。

七、监控和结果处理:
Celery提供了一些工具来监控和处理任务执行结果。可以通过配置Celery的CELERY_RESULT_BACKEND

4. Configurer Celery :

Dans le répertoire racine du projet Django, créez un fichier nommé celery.py pour configurer Celery.
rrreee

Où, your_project_name est le nom de votre projet Django.

5. Démarrez Celery Worker :

Dans le terminal de ligne de commande, entrez le répertoire racine du projet Django et exécutez la commande suivante pour démarrer Celery Worker :

rrreee
    6. Appelez la tâche :
  • Dans la vue de Django ou dans un autre code, vous pouvez appeler la tâche de la manière suivante :
  • rrreee
  • Après avoir appelé la fonction send_email.delay(), la tâche sera ajoutée à la file d'attente des tâches et renvoyée immédiatement sans bloquer le processus en cours. La tâche sera exécutée de manière asynchrone en arrière-plan.
  • 7. Surveillance et traitement des résultats :
  • Celery fournit des outils pour surveiller et traiter les résultats de l'exécution des tâches. Vous pouvez spécifier la méthode de stockage des résultats en configurant l'option CELERY_RESULT_BACKEND de Celery, par exemple en utilisant Redis comme backend de résultats.
🎜8. Résumé : 🎜En utilisant la combinaison Celery Redis Django pour implémenter le traitement des tâches asynchrones, nous pouvons améliorer considérablement les performances et la vitesse de réponse du site Web. Ce mode de traitement asynchrone peut mieux utiliser les ressources, gérer rapidement les tâches chronophages et offrir une meilleure expérience utilisateur. 🎜🎜Si vous souhaitez en savoir plus sur les options d'utilisation et de configuration de Celery Redis Django, il est recommandé de consulter la documentation officielle pertinente et l'exemple de code. 🎜🎜Références : 🎜🎜🎜Documentation officielle de Celery : http://docs.celeryproject.org/🎜🎜Documentation officielle de Django : https://docs.djangoproject.com/🎜🎜Documentation officielle de Redis : https://redis io. /🎜🎜

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