Python Celery多队列配置代码实例

这篇文章主要介绍了Python Celery多队列配置代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

Celery官方文档

项目结构

/proj
-__init__
-app.py            #实例化celery对象
-celeryconfig.py        #celery的配置文件
-tasks.py           #celery编写任务文件

app.py

#coding:utf-8
from __future__ import absolute_import
from celery import Celery

app = Celery('proj', include=['proj.tasks'])   #实例化celery对象

app.config_from_object('proj.celeryconfig')   #引入配置文件

if __name__ == '__main__':
  app.start()
  • proj参数为celery的名字
  • include参数为启动时导入的模块列表

tasks.py

#coding:utf-8
from __future__ import absolute_import

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

celeryconfig.py

#coding:utf-8
from kombu import Queue

BROKER_URL = 'amqp://guest:guest@127.0.0.1:5672//' # 使用RabbitMQ作为消息代理

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0' # 把任务结果存在了Redis

CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack' # 任务序列化和反序列化使用msgpack方案

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 读取任务结果一般性能要求不高,所以使用了可读性更好的JSON

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间,不建议直接写86400,应该让这样的magic数字表述更明显

CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json', 'msgpack'] # 指定接受的内容类型

CELERY_QUEUES = (  #设置add队列,绑定routing_key
  Queue('add', routing_key='xue.add'),
)

CELERY_ROUTES = {  #projq.tasks.add这个任务进去add队列并routeing_key为xue.add
  'projq.tasks.add': {
    'queue': 'add',
    'routing_key': 'xue.add',
  }
}
  • CELERY_ACCEPT_CONTENT的类型msgpack为是一种比json更小更快的类型,如果用需要安装相对应的包。
  • CELERY_QUEUES设置一个指定routing_key的队列,这个名字可以任意指定。
  • CELERY_ROUTES设置路由,对指定的任务名,指定对应的队列和routing_key,注意,这里的routing_key需要和上面参数的一致。

启动

在proj的上层目录输入

celery -A proj.app worker -Q add -l info

proj.tasks.add为任务名称,也就是在CELERY_ROUTES设置的那个名称

add是设置的queue,key=xue.add是设置的routing_key

发布任务

from proj.tasks import add
add.delay(2,3)

多队列中需要修改的地方

CELERY_QUEUES = (  #设置add队列,绑定routing_key
  Queue('add', routing_key='xue.add'),
)

CELERY_ROUTES = {  #projq.tasks.add这个任务进去add队列并routeing_key为xue.add
  'projq.tasks.add': {
    'queue': 'add',
    'routing_key': 'xue.add',
  }

配置两个队列

# 配置队列
CELERY_QUEUES = (
  Queue('default', routing_key='default'),
  Queue('队列1', routing_key='key1'),
  Queue('队列2', routing_key='key2'),
)
# 路由(哪个任务放入哪个队列)
CELERY_ROUTES = {
  '任务1': {'queue': '队列1', 'routing_key': 'key1'},
  '任务2': {'queue': '对列2', 'routing_key': 'key2'},
}

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python环境下安装使用异步任务队列包Celery的基础教程

    1.简介 celery(芹菜)是一个异步任务队列/基于分布式消息传递的作业队列.它侧重于实时操作,但对调度支持也很好. celery用于生产系统每天处理数以百万计的任务. celery是用Python编写的,但该协议可以在任何语言实现.它也可以与其他语言通过webhooks实现. 建议的消息代理RabbitMQ的,但提供有限支持Redis, Beanstalk, MongoDB, CouchDB, ,和数据库(使用SQLAlchemy的或Django的 ORM) . celery是易于集成Dja

  • Python Django2.0集成Celery4.1教程

    环境准备 Python3.6 pip install Django==2.0.1 pip install celery==4.1.0 pip install eventlet (加入协程支持) 安装erlang和rabbitMQ-server 配置settings.py文件 在settings.py文件中添加如下内容 ... LANGUAGE_CODE = 'zh-hans' TIME_ZONE = 'Asia/Shanghai' USE_I18N = True USE_L10N = True

  • python使用celery实现异步任务执行的例子

    使用celery在django项目中实现异步发送短信 在项目的目录下创建celery_tasks用于保存celery异步任务. 在celery_tasks目录下创建config.py文件,用于保存celery的配置信息 ```broker_url = "redis://127.0.0.1/14"``` 在celery_tasks目录下创建main.py文件,用于作为celery的启动文件 from celery import Celery # 为celery使用django配置文件进行

  • Python并行分布式框架Celery详解

    Celery 简介 除了redis,还可以使用另外一个神器---Celery.Celery是一个异步任务的调度工具. Celery 是 Distributed Task Queue,分布式任务队列,分布式决定了可以有多个 worker 的存在,队列表示其是异步操作,即存在一个产生任务提出需求的工头,和一群等着被分配工作的码农. 在 Python 中定义 Celery 的时候,我们要引入 Broker,中文翻译过来就是"中间人"的意思,在这里 Broker 起到一个中间人的角色.在工头提

  • 在RedHat系Linux上部署Python的Celery框架的教程

    Celery (芹菜)是基于Python开发的分布式任务队列.它支持使用任务队列的方式在分布的机器/进程/线程上执行任务调度. 架构设计 Celery的架构由三部分组成,消息中间件(message broker),任务执行单元(worker)和任务执行结果存储(task result store)组成. 1. 消息中间件 Celery本身不提供消息服务,但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成.包括,RabbitMQ, Redis, MongoDB (experimental), Amazon

  • python celery分布式任务队列的使用详解

    一.Celery介绍和基本使用 Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列,通过它可以轻松的实现任务的异步处理, 如果你的业务场景中需要用到异步任务,就可以考虑使用celery, 举几个实例场景中可用的例子: 你想对100台机器执行一条批量命令,可能会花很长时间 ,但你不想让你的程序等着结果返回,而是给你返回 一个任务ID,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果, 在任务执行ing进行时,你可以继续做其它的事情. 你想做一个定时任务,比如每天检测一下你们

  • python Celery定时任务的示例

    本文介绍了python Celery定时任务的示例,分享给大家,具体如下: 配置 启用Celery的定时任务需要设置CELERYBEAT_SCHEDULE . Celery的定时任务都由celery beat来进行调度.celery beat默认按照settings.py之中的时区时间来调度定时任务. 创建定时任务 一种创建定时任务的方式是配置CELERYBEAT_SCHEDULE: #每30秒调用task.add from datetime import timedelta CELERYBEA

  • Python Celery多队列配置代码实例

    这篇文章主要介绍了Python Celery多队列配置代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Celery官方文档 项目结构 /proj -__init__ -app.py #实例化celery对象 -celeryconfig.py #celery的配置文件 -tasks.py #celery编写任务文件 app.py #coding:utf-8 from __future__ import absolute_import fr

  • python实现实时视频流播放代码实例

    这篇文章主要介绍了python实现实时视频流播放代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 @action(methods=['GET'], detail=True) def video(self, request, pk=None): """ 获取设备实时视频流 :param request: :param pk: :return: """ device_obj = self.ge

  • Python文件操作基本流程代码实例

    文件操作之基本流程 #文本 近日,上市药企--浙江莎普爱思药业股份有限公司频遭质疑. 12月2日,一篇名为<一年卖出7.5亿的洗脑"神药",请放过中国老人>的文章称, 多位眼科医生并不认可莎普爱思滴眼液的"白内障防治功效".质疑者认为, 莎普爱思滴眼液是"假科普,真营销",通过广告误导患者. 针对质疑,莎普爱思3日晚发布的公告称, 0.5%苄达 赖氨酸滴眼液已于上世纪90年代通过了临床试验, 是一种安全的.有效的抗白内障药物.假的 #

  • python的unittest测试类代码实例

    nittest单元测试框架不仅可以适用于单元测试,还可以适用WEB自动化测试用例的开发与执行,该测试框架可组织执行测试用例,并且提供了丰富的断言方法,判断测试用例是否通过,最终生成测试结果.今天笔者就总结下如何使用unittest单元测试框架来进行WEB自动化测试. 题目: 编写一个名为Employee的类,其方法__init__()接受名.姓和年薪,并将它们都存储在属性中.编写一个名为give_raise()的方法,它默认将年薪增加5000美元,但也能够接受其他的年薪增加量. 为Employe

  • python识别文字(基于tesseract)代码实例

    这篇文章主要介绍了python识别文字(基于tesseract)代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Ubuntu版本: 1.tesseract-ocr安装 sudo apt-get install tesseract-ocr 2.pytesseract安装 sudo pip install pytesseract 3.Pillow 安装 sudo pip install pillow 开始写代码: from PIL impo

  • Python csv模块使用方法代码实例

    这篇文章主要介绍了Python csv模块使用方法代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 import csv def openSCV(filename): with open("renting.csv",'r',encoding = 'utf_8_sig') as f: f_csv = csv.reader(f) for row in f_csv: print(row) def Test1(): headers =

  • Python进度条的制作代码实例

    这篇文章主要介绍了Python进度条的制作代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 import sys,time #导入模块 for i in range(50): #进度条的长度 sys.stdout.write("#") #进度条的内容,这里要注意了,pycharm有可能不显示write的方法 sys.stdout.flush() #刷新缓存 time.sleep(0.5) #间隔时间,和shell的sleep差不

  • Python定时发送天气预报邮件代码实例

    这篇文章主要介绍了Python定时发送天气预报邮件代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 用python爬虫爬到的天气预报,使用smtplib和email模块可以发送到邮箱,使用schedule模块可以定时发送.以下是代码- #导入模块 import requests from bs4 import BeautifulSoup import smtplib from email.mime.text import MIMEText

  • python 图像处理画一个正弦函数代码实例

    这篇文章主要介绍了python 图像处理画一个正弦函数代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import math size = 300 new_im = Image.new("RGBA",(size,size)) #创建一个空的图片 a_img = np.array(ne

  • Python拆分大型CSV文件代码实例

    这篇文章主要介绍了Python拆分大型CSV文件代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # @FileName :Test.py # @Software PyCharm import os import pandas as pd # filename为文件路径,file_num为拆分后的文件行数 # 根据是否有表头执行不同程序,默认有表头

随机推荐