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"
- Печать комбинаций в Python с Itertools
- Мониторинг работы программы Py-spy
- Проверка версии Python
- Оптимизация памяти с __slots__
- Установка и использование emoji
- Установка пакета в Python
- JMESPath в Python
- Принципы Zen of Python
- Счетчик ссылок в Python
- Деление в Python
- Объединение множеств в Python
- Наследование в программировании
- CSV строка разделение в Python
- Определение объема памяти объекта
- Получение срезов итераторов
- Оператор распаковки в Python
- *args и **kwargs в Python
- Преобразование range в итератор
- Подсчет элементов в списке с Counter
- Методы работы со строками в Python
- Обработка ошибок ввода данных
- Работа с комплексными числами
- Метод get для словарей
- Проверка класса объекта
- Операторы увеличения и уменьшения в Python
- Инициализация объекта
- Импорт модулей в Python 3.12
- Декораторы в Python
- Метод get() для словарей
- Основные операции с Numpy
- Конкатенация строк с join() в Python
- Поиск элементов BeautifulSoup
- Списковое включение в Python
- Python 3.12: переиспользование кавычек
- Ветвление выражения в Python
- Резервирование символов в Python
- Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
- Генераторы в Python
- Множественное назначение в Python
- Метод setdefault() в Python
- Определение основы слова с showballstemmer
- Генераторы данных
- Получение размера объекта с sys.getsizeof()
- Управление памятью в numpy.
- Конвертация изображений в PDF
- Протокол управления контекстом
- Подсчет частотности элементов в Python
- Создание списков в Python
- Python union() функция — объединение множеств
- Разбиение текста в Python
