introdução
Estou escrevendo coisas com sanic recentemente. Todos os códigos que envolvem bloqueio IO precisam usar módulos aio. Felizmente, o ecossistema asyncio se desenvolveu muito bem nos últimos anos. Deve haver todos eles
. O negócio de login / registro em negócios recentes envolve muito Complicado (envolvendo convites), exigindo operações como desbloqueio, envio de SMS, etc. É muito complicado criar um módulo como esse e será adequado adicionar uma verificação deslizante no futuro.
Portanto, quero fazer um módulo semelhante ao aipo para desacoplar tarefas, mas atualmente o aipo não oferece suporte ao assíncrono (o oficial oferecerá suporte ao assíncrono no aipo5).
Portanto, encontrei uma implementação python do módulo arq, que foi aplicada no ambiente de produção, e o efeito não é ruim ~
A introdução oficial é a seguinte:
- Sem bloqueio
- Execução atrasada, tarefas cronometradas, mecanismo de nova tentativa
- velozes
- elegante
- pequeno
Primeiro instale:
$ pip install arq
Então, vamos entender rapidamente como usá-lo ~
Simples de usar
Primeiro, olhe para o código escrito abaixo
import asyncio
from arq import create_pool
from arq.connections import RedisSettings
'''
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'''
async def say_hello(ctx, name) -> None:
"""任务函数
Parameters
----------
ctx: dict
工作者上下文
name: string
Returns
-------
dict
"""
print(ctx)
print(f"Hello {name}")
async def startup(ctx):
print("starting...")
async def shutdown(ctx):
print("ending...")
async def main():
# 创建
redis = await create_pool(RedisSettings(password="root123456"))
# 分配任务
await redis.enqueue_job('say_hello', name="liuzhichao")
# WorkerSettings定义了创建工作时要使用的设置，
# 它被arq cli使用
class WorkerSettings:
# 队列使用 `redis` 配置, 可以配置相关参数
# 例如我的密码是 `rooot123456`
redis_settings = RedisSettings(password="root123456")
# 被监听的函数
functions = [say_hello]
# 开启 `worker` 运行
on_startup = startup
# 终止 `worker` 后运行
on_shutdown = shutdown
if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
1. Vamos ver como o executamos a seguir
$ arq tasks.WorkerSettings
Maybe you can see
10:56:25: Starting worker for 1 functions: say_hello
10:56:25: redis_version=4.0.1 mem_usage=32.00M clients_connected=6 db_keys=19189
starting...
2. Execute o arquivo tasks.py
$ python3 tasks.py
Maybe you can see
11:01:04: 0.29s → 5a5ac0edd5ad4b318b9848637b1ae800:say_hello(name='liuzhichao')
{
'redis': <ArqRedis <ConnectionsPool [db:0, size:[1:10], free:1]>>, 'job_id': '5a5ac0edd5ad4b318b9848637b1ae800', 'job_try': 1, 'enqueue_time': datetime.datetime(2019, 5, 23, 3, 1, 4, 570000), 'score': 1558580464570}
Hello liuzhichao
11:01:04: 0.00s ← 5a5ac0edd5ad4b318b9848637b1ae800:say_hello ●
3. Em seguida, esta tarefa simples é executada, é particularmente simples ~
Tarefa cronometrada
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：778463939
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'''
from arq import cron
from arq.connections import RedisSettings
async def run_regularly(ctx):
# 表示在 10、11、12 分 50秒的时候打印
print('run job at 26:05, 27:05 and 28:05')
class WorkerSettings:
redis_settings = RedisSettings(password="root123456")
cron_jobs = [
cron(run_regularly, minute={
10, 11, 12}, second=50)
]
1. Execute-o
$ arq tasks.WorkerSettings
If run out of the time，maybe you can see
11:10:25: Starting worker for 1 functions: cron:run_regularly
11:10:25: redis_version=4.0.1 mem_usage=32.00M clients_connected=6 db_keys=19190
11:10:51: 0.51s → cron:run_regularly()
run foo job at 26:05, 27:05 and 28:05
11:10:51: 0.00s ← cron:run_regularly ●
11:11:51: 0.51s → cron:run_regularly()
run foo job at 26:05, 27:05 and 28:05
11:11:51: 0.00s ← cron:run_regularly ●
11:12:50: 0.50s → cron:run_regularly()
run foo job at 26:05, 27:05 and 28:05
11:12:50: 0.00s ← cron:run_regularly ●
Siga esta linha do tempo e ela continuará em loop indefinidamente