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. Метод append() для списка
  2. Lambda-функция в Python: использование с map() и sum()
  3. Курс по дообучению ChatGPT
  4. Создание уникального проекта
  5. Навыки Python: строки, типы данных
  6. Расчет времени выполнения кода
  7. Форматирование строк с f-строками
  8. Декоратор Ajax required
  9. Определение имен функций
  10. Итераторы с потерямиZIP
  11. Переопределение унарных операторов
  12. Замена переменных в Python
  13. Создание списков в Python
  14. Наиболее частотные элементы с помощью Counter
  15. Подсчет частотности элементов в Python
  16. List Comprehension Tutorial
  17. Форматирование строк в Python
  18. Обязательные аргументы в Python
  19. Добавление элемента к кортежу
  20. Упрощение работы с JSON-данными в Python
  21. Сериализация и десериализация объектов
  22. Объединение словарей в Python
  23. Обработка исключений с блоком else
  24. Обработка StopIteration в Python
  25. Динамическая типизация в Python
  26. Метод join() для объединения элементов строки
  27. Отправка POST-запроса в REST API
  28. Python union() функция — объединение множеств
  29. Печать комбинаций в Python с Itertools
  30. Использование подчеркивания в REPL
  31. Отображение графиков в Jupyter с Matplotlib
  32. Хеши в Python
  33. Запрос DELETE с библиотекой requests
  34. Flask — веб-фреймворк Python
  35. Блок try…finally в Python
  36. Метод remove() для удаления элемента из списка
  37. Отрицательные индексы списков в Python
  38. Генерация резюме в Gensim
  39. Встраивание HTML в Jupyter Notebook
  40. Удаление дубликатов с помощью множеств
  41. Установка и использование pyshorteners
  42. Работа с комплексными числами
  43. Декораторы в Python
  44. Работа с PosixPath() в Python
  45. Подсчет вхождений элементов
  46. Логические значения в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний