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"
- Работа с NumPy массивами
- Работа с SQLite в Python
- Применение функции к списку
- Работа с кортежами в Python
- Метод join() для объединения элементов строки
- Открытие и запись файлов
- Представление бесконечности в Python
- Работа с срезами в Python
- Автоматизация действий с Pyautogui
- Python: возвращение нескольких значений
- Непрерывная проверка в Python
- Метод __irshift__ для побитового сдвига вправо
- Проверка класса объекта
- Основы работы с os
- Лямбда-функции в defaultdict
- Python 3.12: переиспользование кавычек
- Создание вложенного генератора
- Генераторы по генератору
- Определение размера папок в Python
- Структурирование данных с Pydantic
- Замена подстроки
- Работа с JSON данными в Python
- Глобальные переменные в Python
- Получение срезов итераторов
- Копирование в Python
- Обработка данных в Python
- Явный импорт в Python
- Декораторы в Python
- Многострочные комментарии в Python
- Python Enum Weekday Usage
- Подсчет количества элементов в списке
- Создание GUI на Tkinter
- Область видимости переменных
- Управление виртуальными средами в Python
- Работа с enumerate()
- Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
- Работа с массивами в Numpy
- Работа с NumPy.linalg
- Combobox в Tkinter
- Оператор морж в Python 3.8
- Python и Юникод: работа с цифрами
- Подробная информация о %pinfo
- Методы Python для работы с данными
- EMOT преобразование эмодзи в текст
- Управление асинхронными задачами на Python.
- Конкатенация строковых литералов
