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. Удаление пробелов методом translate()
  2. Обработка данных в Python
  3. Именование переменных в Python
  4. Оптимизация памяти с __slots__
  5. HTTP-запросы с библиотекой Requests
  6. Явный импорт переменных
  7. Работа с комплексными числами в Python
  8. Список методов и атрибутов
  9. Форматирование строк в Python
  10. Участие в LP стейкинге Waves
  11. Отношения подклассов в Python
  12. 9 уловок для чистого кода
  13. Работа с многоуровневыми словарями в Python
  14. Получение пути к текущему скрипту с помощью os
  15. Выражения-генераторы в Python
  16. Декоратор total_ordering для сравнения объектов
  17. Переопределение метода xor в Python
  18. Удаление элементов из списка в Python
  19. Генераторы данных
  20. Расширение информации об ошибке в Python
  21. Обработка ошибок в Python
  22. Оператор «or» в Python
  23. Уникальность ключей в словаре
  24. Поиск шаблона в начале строки
  25. Метод radd для пользовательских чисел
  26. Встроенные функции Python
  27. Функция divmod() в Python
  28. Создание объекта времени
  29. Python Тесты и Гайды
  30. Работа с пользовательским вводом
  31. Создание словарей и множеств в Python
  32. ChainMap.new_child() — добавление нового словаря
  33. Виртуальное окружение Python
  34. Приоритет операций в Python
  35. Декодирование строк в Python
  36. Python Аргументы по умолчанию
  37. Python: Splat-оператор и splatty-splat
  38. Объединение кортежей в Python
  39. Инвертирование словаря
  40. Инициализация переменных
  41. Создание графики с черепахой
  42. Создание и использование ChainMap
  43. Копирование объектов в Python
  44. Оптимизация памяти с __slots__
  45. Оптимизация гиперпараметров в Python
  46. Эффективная конкатенация строк с использованием join()
  47. Установка переменной среды в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию