Utilisez Celery Redis Django pour créer une plate-forme de traitement de tâches asynchrones à haute disponibilité
Aperçu
Avec le développement rapide d'Internet et la complexité des systèmes d'application, la demande de traitement de tâches asynchrones devient également de plus en plus élevée. Celery est un puissant framework de file d'attente de tâches distribuées qui offre un moyen facile à utiliser de gérer les tâches asynchrones. Redis est un système de stockage de données en mémoire hautes performances largement utilisé dans le cache, la file d'attente et d'autres scénarios. Django est un framework d'application Web efficace avec des fonctions riches et une bonne évolutivité. Cet article expliquera comment utiliser Celery Redis Django pour créer une plate-forme de traitement de tâches asynchrone hautement disponible et fournira des exemples de code spécifiques.
Installez et configurez Celery et Redis
Tout d'abord, nous devons installer Celery et Redis. Dans l'environnement virtuel Python, utilisez la commande suivante pour installer :
pip install celery pip install redis
Une fois l'installation terminée, nous devons effectuer certaines configurations associées. Tout d'abord, ajoutez la configuration suivante au fichier settings.py de Django :
# Celery配置 CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0' # Redis的地址 CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'
Ensuite, créez un fichier nommé celery.py et ajoutez les informations de configuration liées à Celery au fichier :
from celery import Celery import os # 设置Django环境变量 os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'your_django_project.settings') # 实例化Celery app = Celery('your_django_project') # 加载Django配置 app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY') # 自动发现异步任务 app.autodiscover_tasks()
De cette façon, nous avons terminé l'installation et la configuration de Céleri et Redis.
Créer une tâche asynchrone
Ensuite, nous devons créer une tâche asynchrone. Dans une application Django, créez un fichier tâches.py et implémentez une tâche asynchrone :
from celery import shared_task # 定义异步任务 @shared_task def process_task(file_path): # 任务逻辑代码 # 处理文件 with open(file_path, 'r') as file: content = file.read() # 具体的处理逻辑 ...
Dans cette tâche, nous définissons une fonction process_task, recevons un chemin de fichier en paramètre et implémentons la logique de tâche spécifique.
Appeler des tâches asynchrones
Là où nous devons appeler une tâche asynchrone, il suffit d'appeler la fonction process_task et de lui transmettre des paramètres :
from your_django_project.tasks import process_task ... # 调用异步任务 result = process_task.delay(file_path)
Le code ci-dessus exécute la tâche asynchrone en appelant la méthode delay, en passant le chemin du fichier comme paramètre.
Surveiller l'état et les résultats de la tâche
Ensuite, nous devons surveiller et obtenir l'état et les résultats de la tâche. Dans Django, nous pouvons créer une vue pour implémenter cette fonction :
from your_django_project.tasks import app ... # 获取任务状态和结果 def get_task_status(request, task_id): task = app.AsyncResult(task_id) response_data = { "status": task.status, "result": task.result } return JsonResponse(response_data)
Dans le code ci-dessus, nous obtenons le statut et les résultats de la tâche en appelant la méthode AsyncResult, et l'encapsulons sous forme de réponse au format JSON et la renvoyons au premier plan. fin.
Démarrer le travailleur Celery
Enfin, nous devons démarrer le travailleur Celery pour gérer les tâches asynchrones. Dans le répertoire racine, exécutez la commande suivante :
celery -A your_django_project worker --loglevel=info
De cette façon, nous avons terminé tout le processus d'utilisation de Celery Redis Django pour créer une plate-forme de traitement de tâches asynchrone à haute disponibilité.
Résumé
Cet article explique comment utiliser Celery Redis Django pour créer une plate-forme de traitement de tâches asynchrones hautement disponible et fournit des exemples de code spécifiques. De cette manière, nous pouvons facilement gérer diverses tâches asynchrones et améliorer la vitesse de réponse et la fiabilité du système. J'espère que cet article pourra aider tout le monde à créer une plate-forme de traitement de tâches asynchrone.
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