Celery を使用して分散タスク スケジューリングを実装する方法
Celery を使用して分散タスク スケジューリングを実装する方法
概要:
Celery は、Python で最もよく使用される分散タスク キュー ライブラリの 1 つで、非同期タスク スケジューリングの実装に使用できます。この記事では、Celery を使用して分散タスク スケジューリングを実装する方法を紹介し、コード例を添付します。
- Celery のインストールと構成
まず、Celery ライブラリをインストールする必要があります。 Celery は次のコマンドでインストールできます:
pip install celery
インストールが完了したら、Celery 構成ファイルを作成する必要があります。 celeryconfig.py
という名前のファイルを作成し、次の内容を追加します。
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
- Create Celery App
コードでは、Celery をインポートする必要があります。ライブラリを作成し、Celery アプリケーションを作成します。以下に例を示します。
from celery import Celery app = Celery('mytasks', include=['mytasks.tasks']) app.config_from_object('celeryconfig')
上記のコードでは、mytasks
という名前の Celery アプリケーションを作成し、celeryconfig.py
の構成を Celery アプリケーションに適用します。
- タスクの作成
次に、タスクを作成する必要があります。タスクは、個別の操作を実行できる独立した関数です。以下に例を示します。
# tasks.py from mytasks import app @app.task def add(x, y): return x + y
上記のコードでは、2 つの数値の合計を計算する add
という名前のタスクを定義しました。
- Celery Worker の開始
タスクの分散実行を有効にするには、タスクを処理するために 1 つ以上の Celery Worker を開始する必要があります。 Celery Worker は次のコマンドで起動できます:
celery -A mytasks worker --loglevel=info
起動が完了すると、Celery Worker はキュー内のタスクをリッスンして処理します。
- タスクの送信
他のコードでは、タスクを Celery キューに送信できます。例を次に示します。
# main.py from mytasks.tasks import add result = add.delay(4, 6) print(result.get())
上記のコードでは、前に定義した add
タスクをインポートし、lay
メソッドを使用してタスクを送信します。 lay
メソッドは AsyncResult
オブジェクトを返します。get
メソッドを呼び出すことでタスクの結果を取得できます。
- タスクの完了ステータスの監視
AsyncResult
オブジェクトを使用して、タスクの実行ステータスを監視できます。以下に例を示します。
# 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())
上記のコードでは、ループを通じてタスクの実行ステータスを監視します。 ready
メソッドは、タスクが完了したかどうかを示すブール値を返します。
概要:
この記事では、Celery を使用して分散タスク スケジューリングを実装する方法を簡単に紹介します。 Celery をインストールして構成し、Celery アプリケーションを作成し、タスクを定義し、Celery ワーカーを起動し、タスクをキューに送信することで、分散タスク スケジューリングを実装できます。 Celery を使用するとタスクの実行効率が向上し、並列コンピューティングや非同期処理が必要な状況に適しています。
以上がCelery を使用して分散タスク スケジューリングを実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









LinuxターミナルでPythonバージョンを表示する際の許可の問題の解決策PythonターミナルでPythonバージョンを表示しようとするとき、Pythonを入力してください...

PythonのPandasライブラリを使用する場合、異なる構造を持つ2つのデータフレーム間で列全体をコピーする方法は一般的な問題です。 2つのデータがあるとします...

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...

fiddlereveryversings for the-middleの測定値を使用するときに検出されないようにする方法

正規表現は、プログラミングにおけるパターンマッチングとテキスト操作のための強力なツールであり、さまざまなアプリケーションにわたるテキスト処理の効率を高めます。

UvicornはどのようにしてHTTPリクエストを継続的に聞きますか? Uvicornは、ASGIに基づく軽量のWebサーバーです。そのコア機能の1つは、HTTPリクエストを聞いて続行することです...

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。

Pythonでは、文字列を介してオブジェクトを動的に作成し、そのメソッドを呼び出す方法は?これは一般的なプログラミング要件です。特に構成または実行する必要がある場合は...
