Курс Python → Работа с асинхронными задачами в Python

Библиотека Celery — это инструмент для работы с асинхронными задачами в Python. Она позволяет разработчикам распределять и выполнять задачи в фоновом режиме, что особенно полезно для проектов с большим объемом работы. Celery помогает оптимизировать процессы и улучшить производительность приложений, позволяя расставить приоритеты и контролировать выполнение задач.

Основным применением Celery является backend-разработка, где она может быть использована с различными фреймворками, такими как Django. В современных веб-приложениях часто возникает необходимость обрабатывать длительные операции или задачи, которые могут занимать много времени. Celery позволяет вынести такие задачи из основного потока выполнения приложения, что помогает улучшить отзывчивость и производительность системы.

Пример использования Celery с Django:


from celery import Celery

app = Celery('myapp', broker='redis://localhost:6379/0')

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

В этом примере мы создаем приложение Celery и определяем асинхронную задачу add, которая принимает два аргумента и возвращает их сумму. После запуска Celery worker’а, эту задачу можно вызвать из кода Django и она будет выполнена в фоновом режиме.

Таким образом, Celery является мощным инструментом для управления асинхронными задачами в Python приложениях. Она помогает улучшить производительность, отзывчивость и масштабируемость приложений, позволяя разработчикам эффективно управлять выполнением задач и распределять нагрузку.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Создание и обучение модели с Keras
  2. ChainMap избыточные ключи
  3. Метод append() для списка
  4. Добавление цвета в консоли
  5. Метаклассы в Python
  6. Метод __imod__ для Python
  7. Получение текущей даты и времени
  8. Регистрация на TenChat
  9. Бинарный поиск
  10. Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
  11. Генераторы и сеты в Python
  12. Комментарии в Python
  13. Применение функции к каждому элементу списка
  14. Изменение объектов в Python
  15. lru_cache оптимизация функций
  16. Нахождение разницы между списками в Python
  17. Статическая типизация в Python
  18. Запрос пароля с помощью getpass
  19. Оператор += в Python
  20. Работа с атрибутом dict
  21. Метод count() для списка
  22. Преобразование документов в PDF с помощью Spire.Office
  23. Объединение словарей в Python
  24. Возврат нескольких значений из функции
  25. JSON-esque в Python
  26. discard() — удаление элемента из множества
  27. Деление в Python
  28. Назначение максимального и минимального значения переменной в Python.
  29. Структуры данных в Python
  30. Удаление элемента по индексу в Python
  31. Исправление ошибки NameError
  32. Атрибуты объекта в Python
  33. Работа с изображениями PIL
  34. Философия Python
  35. Howdoi — получение ответов из терминала
  36. Генераторные выражения и islice.
  37. ROT13 Шифр Цезаря в Python
  38. Анализ кода — Python
  39. Получение текущей даты и времени с помощью datetime
  40. Удаление элементов во время итерации
  41. Создание словаря в Python
  42. Форматирование заголовков в Python
  43. Объединение словарей в Python
  44. Лямбда-функции в цикле
  45. Сериализация данных в JSON с помощью json.dumps
  46. Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию