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. Функция print() — вывод информации
  2. Функции map, filter, reduce
  3. Генераторы списков
  4. Оформление текста в консоли с TermColor
  5. Метод __irshift__ для Python
  6. Работа с модулем bisect
  7. Пустой оператор pass в Python
  8. Перемещение и удаление файлов в Python
  9. Удаление ключей из словаря
  10. Проверка списка: any() и all()
  11. Разработка игры Pong с turtle
  12. Форматирование заголовков в Python
  13. Уникальные значения из списка
  14. Ускорение выполнения кода в Python
  15. Проблема сравнения словарей
  16. Виртуальные среды в Python
  17. Замена подстроки
  18. Python Метод sleep() времени
  19. Классы данных в Python
  20. Преобразование строки в число
  21. Создание namedtuple из словаря
  22. Явный импорт в Python
  23. Вакансии в Nebius
  24. Генераторы в Python
  25. Идентификатор объекта в Python
  26. Локальные переменные.
  27. Удаление и повторная вставка ключа в OrderedDict
  28. Метод setdefault() в Python
  29. Работа со словарями
  30. Структура строк в Python
  31. Бесконечная проверка в Python
  32. Условные выражения в Python
  33. Тестирование с unittest
  34. Множества и frozenset
  35. Динамические маршруты во Flask
  36. Проверка переменных окружения в Python
  37. Модуль pprint
  38. Асинхронное выполнение задач в Python
  39. Оптимизация сравнения в Python
  40. Автоматизация с Python
  41. Хранение переменных в Python.
  42. Добавление элемента к кортежу
  43. Модуль array: создание и использование массивов
  44. Обработка StopIteration в Python
  45. Возведение в квадрат с помощью itertools
  46. Создание обратного итератора
  47. Применение функции к элементам списка

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию