DjangoのセロリでPython-使用

.Djangoで要求

　　応答を得るために1から開始されたDjangoのウェブhttpリクエストは、htmlページ・プロセスを返し、次のとおりです。

　　　　httpリクエストが開始します

　　　　ミドルウェアの後

　　　HTTP（リクエストを解析）の取り扱い

　　　　URLマッピング（URL一致がビューに対応する発見されました）

　　　　ビューのロジック（含む追加と削除Modelクラスが変更されたデータベース検索を呼び出します）

　　　　ミドルウェアの後

　　　　対応するテンプレート/レスポンスを返します。

　　同期要求：すべてのロジックの処理、応答ビューのデータコンピューティングタスクを処理した後に戻りました。ページまで待ち状態のタスクを処理する際の表示ユーザーが結果を返します。

　　非同期リクエスト：最初のリターン応答を表示して、バックグラウンド処理タスクインチユーザーがサイトを閲覧し続けることができ、待つ必要はありません。タスク処理が完了すると、私たちは、ユーザに知らせることができます。

二.Djangoはセロリを使用します

インストール

PIP3ジャンゴ・セロリをインストール

コンフィギュレーション

　　次のように最初のDjangoプロジェクトを作成して構成されています。

　　別の兄弟ディレクトリがceleryconfig.pyプロファイルを追加のsettings.pyした後、設定情報の詳細は、公式ドキュメントを参照することができます。

インポートdjcelery
 から日時インポートはtimedelta 

djcelery.setup_loader（） 

＃导入任务 
CELERY_IMPORTS = [
     ' celeryapp.tasks ' 
] 
＃设置队列 
CELERY_QUEUES = {
     ' beat_tasks ' {：
         ' 交流'：' beat_tasks ' 、
         ' EXCHANGE_TYPE '：' 直接' 、
         ' binding_key '：" beat_tasks' 
    }、
    ' Work_queue ' ：{
         ' 交流'：' work_queue ' ' EXCHANGE_TYPE '：' 直接' ' binding_key '：' work_queue " 
    } 
} ＃デフォルトのキューを設定し、キューはデフォルトキューに他のタスクを満たしていない 
CELERY_DEFAULT_QUEUE = ' work_queue '＃いくつかの例には、デッドロックを防ぐことができ 
CELERYD_FORCE_EXECV = 真＃同時の数を設定し 
CELERYD_CONCURRENCYを。4 = ＃






漏れメモリ防止するために、100まで実行する各ワーカータスク 
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILDは= 100 ＃シングルタスク実行時間までは 
CELERYD_TASK_TIME_LIMIT * = 12は、30である＃タイミング行わ設定する 
CELERYBAET_SCHEDULE = {
     「タスク1 」{：
         「タスク」：「コースタスク」、
         ' スケジュール'：はtimedelta（= 5秒。）、
         ' オプション' ：{
             ' キュー'：' beat_tasks ' 
        } 
    } 
} 
CELERY_ACCEPT_CONTENT




= [ ' 漬物'、' JSON ' 、] 

BROKER_BACKEND = ' Redisの' 
BROKER_URL = ' のRedis：// localhostを：1分の6379 ' 
CELERY_RESULT_BACKEND = ' のRedis：// localhostを：2分の6379 '

celeryconfig.py

.celeryconfig インポート *   ＃导入セロリ配置信息


INSTALLED_APPS = [
     ' django.contrib.admin ' 、
     ' django.contrib.auth ' 、
     ' django.contrib.contenttypes ' 、
     ' django.contrib.sessions ' 、
     " django.contrib。メッセージ' ' django.contrib.staticfiles ' ' celeryapp.apps.CeleryappConfig ' ' djcelery "＃サインセロリ  
]

settings.py

インポート時
 から celery.taskのインポートタスク


クラス：コース（タスク）
    名 = ' もちろん、タスク' 

    DEF実行（自己、* argsを、** kwargsから）：
         プリント（' スタート... ' ）
        time.sleep（ 3 ）
         印刷（F ' 引数の引数= {}、kwargsから= {kwargsから} ' ）
         プリント（' 末端タスク.... '）

tasks.py

django.http インポートjsonResponse
 から celeryapp.tasks インポートコース、


DEFコース、（要求、* argsを、** kwargsから）：
    ＃非同期タスクを実行する
    印刷（" スタートコース、... " ）
     ＃Course.delay（） 
    ＃はapply_async転送を使用することができますパラメータは、キューを指定 
    Course.apply_async（引数=（' こんにちは'、）、キュー= ' work_queue ' ）
     を印刷（" コースを終了しますが... " ）
     を返す jsonResponse（{ " の検索結果を'：' OK " }）

views.py

django.contribのインポート管理者
 から django.urls インポート経路
 から celeryapp.views インポートコース

urlpatterns = [ 
    パス（' 管理/ ' 、admin.site.urls）、
    パス（' コース/ ' 、コース）
]

urls.py

Redisのは、メッセージブローカとして開始しました

Redisのサーバー

Djangoプロジェクトを訪問し、その後、開始8000 /コース、/：// localhostを：HTTPを、タスクをトリガー

python manage.pyのrunserver

スタートワーカー

python manage.pyセロリワーカー-l情報

　　　　あなたは任務の設定と実装を表示することができます：

スタートビート

python manage.pyセロリは-l情報を倒します

III。一般的なエラー

♦　　AttributeError: ‘str’ object has no attribute ‘items’

解决方法: redis版本过高，降低redis版本即可

pip install redis==2.10.6

♦　　from kombu.async.timer import Entry, Timer as Schedule, to_timestamp, logger SyntaxError: invalid syntax

　　这个是python3.7目前不支持kombu，降低python版本至3.6即可，可以使用conda进行直接安装

conda install python=3.6.8

四.过程监控

　　Celery提供了一个工具flower，将各个任务的执行情况、各个worker的健康状态进行监控并以可视化的方式展现。

安装监控

pip install flower

执行flower

python manage.py celery flower

本地端口：5555查看监控

刷新course页面，查看tasks，发现有刚刚执行完成的任务

查看broker

进入Monitor查看任务执行情况，执行成功，执行失败，消耗的时间，队列里面的任务情况

点击的worker查看具体worker情况

可以给flower添加密码认证,添加之后再访问则需要输入用户名和密码

python manage.py celery flower --basic_auth=username:password

.Djangoで要求

二.Djangoはセロリを使用します

III。一般的なエラー

四.过程监控

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