Курс Python → Управление асинхронными задачами на Python.
Библиотека Celery — это инструмент для управления асинхронными задачами в приложениях на Python. Она позволяет отделить выполнение задач от основного приложения, что повышает производительность и масштабируемость проекта. Celery используется для выполнения длительных операций, которые могут занимать много времени, таких как отправка email, обработка изображений, обновление базы данных и другие.
Основными компонентами Celery являются задачи (tasks), брокер сообщений (message broker) и воркеры (workers). Задачи представляют собой функции или методы, которые необходимо выполнить асинхронно. Брокер сообщений используется для передачи задач между приложениями, а воркеры отвечают за выполнение самих задач.
Часто Celery используется в связке с фреймворком Django для обработки фоновых задач. Например, при создании веб-приложения на Django, можно использовать Celery для отправки уведомлений пользователям или генерации отчетов в фоновом режиме, не блокируя основной поток выполнения приложения.
from celery import Celery
app = Celery('tasks', broker='amqp://guest@localhost//')
@app.task
def add(x, y):
return x + y
В данном примере создается Celery приложение с именем ‘tasks’ и адресом брокера сообщений ‘amqp://guest@localhost//’. Затем определяется задача add, которая складывает два числа и возвращает результат. После определения задачи, ее можно вызывать из других частей приложения для выполнения в фоновом режиме.
Другие уроки курса "Python"
- Возврат нескольких значений из функции
- Разработка Telegram-ботов
- Работа с комплексными числами
- Обработка исключений в Python
- Функция map() и ленивая оценка
- Функция zip() в Python
- Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Сравнение строк в Python
- Операторы объединения в Python 3.9
- Управление ресурсами в Python
- Нан-рефлексивность в Python
- Разрешение имен в Python
- Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
- Оператор zip в Python
- Преобразование типов данных в set comprehension
- Функция с *args.
- Логирование с Loguru
- Итерация по итерируемым объектам
- Создание итератора
- Использование метода lower()
- Python: цикл for и оператор присваивания
- Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
- Извлечение чисел из текста
- Поиск частого элемента
- Работа с IP-адресами в Python
- Извлечение новостей с newspaper3k
- Функция product() из itertools
- Зарезервированные слова в Python
- Замена текста с помощью sub
- Retrying в Python: повторные вызовы
- Запрос DELETE с библиотекой requests
- Сравнение def и lambda в Python
- Лямбда-функции в Python
- Извлечение статей с newspaper3k
- Удаление ресурса в Python
- Оператор «is not» в Python
- Проверка элементов списка условием
- Работа с датами в Python
- Метод Self в Python
- Пропуск строк в файле с itertools
- Замеры производительности в Python
- Python Enum Weekday Usage
- Создание списка дат
- Создание словарей с defaultdict
- Перегрузка операторов в Python
- Метод join() для объединения элементов строки
- Измерение времени выполнения в Python
