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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа с итераторами через срезы
  2. Операторы присваивания в Python
  3. Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
  4. Codecademy в Telegram
  5. Форматирование объектов с модулем pprint
  6. Python Translator: создание локальных переводчиков
  7. Работа с комплексными числами в Python
  8. Python Менеджер контекста
  9. Создание лямбда-функций
  10. Работа с словарями в Python
  11. Получение списка файлов в директории с использованием os
  12. Работа со списками
  13. Перевернуть список в Python
  14. Фильтрация списков с itertools
  15. Отладчик pdb: начало работы
  16. Аннотации типов в Python
  17. Аргумент по умолчанию
  18. Изменение IP-адреса в Python
  19. Виртуальные среды в Python
  20. Работа с OpenCV
  21. Docstring в Python
  22. Разность множеств
  23. Поиск email
  24. Возврат нескольких значений
  25. Конкатенация строк с помощью join()
  26. Работа с Enum в Python3.
  27. Генераторы в Python
  28. Создание вкладок с TKinter
  29. Умножение строк и списков
  30. Декораторы в Python
  31. Работа с контекстными переменными
  32. Поиск с библиотекой Google
  33. Bootle — простой веб-фреймворк
  34. Декоратор для группы пользователей в Django
  35. Исправление ошибки NameError
  36. Преобразование Excel в PDF с Spire.XLS
  37. Python и Юникод: работа с цифрами
  38. Ускорение обработки данных с %autoawait
  39. Основные операции с Numpy
  40. Создание тестовых данных с Faker
  41. Установка и использование Logzero
  42. Расширение информации об ошибке в Python
  43. Работа с модулем Calendar
  44. Получение частей дроби
  45. Работа с переменными в Python
  46. Преобразование чисел в восьмеричную строку

Marketello читают маркетологи из крутых компаний