Celery、Redis、Django を組み合わせて使用すると、非同期タスク処理の効率が向上します。-Python チュートリアル-php.cn

Celery、Redis、Django を組み合わせて使用すると、非同期タスク処理の効率が向上します。

PHPz

リリース： 2023-09-28 18:27:24

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Celery、Redis、Django を組み合わせて使用すると、非同期タスク処理の効率が向上します。

Celery、Redis、および Django は、非同期タスク処理の効率を向上させるために一緒に使用されます

はじめに: Web アプリケーションの開発プロセスでは、しばしば次のような問題が発生します。処理する必要がある消費タスク。タスク。これらのタスクをリクエスト処理プロセス内で直接実行すると、ユーザーの待ち時間が長くなり、ユーザーエクスペリエンスにとって非常に不親切です。この問題を解決するには、Celery、Redis、Django を使用して時間のかかるタスクを非同期に処理し、システムのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを向上させます。

Celery の紹介とインストール
Celery は、分散メッセージングに基づいて動作し、タスクスケジューリングもサポートするタスクキューです。 Celery のインストールは、pip コマンドで完了できます。
```
pip install celery
```
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Redis の紹介とインストール
Redis は、さまざまなデータ構造と幅広いアプリケーションシナリオをサポートするオープンソースのメモリ内データベースです。。このシナリオでは、Redis は主にタスクキューのバックエンドストレージ実装として使用されます。 Redis のインストールは、次の手順で完了できます。
Redis をダウンロードして解凍します。
解凍したディレクトリに移動し、make コマンドを使用してコンパイルします。
make install コマンドを使用して、 install
#Django 構成
まず、以下に示すように、Django プロジェクトの settings.py ファイルに Celery 構成項目を追加する必要があります。
```
# settings.py

# Celery配置
CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json']
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
```
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上記の構成では、 CELERY_BROKER_URL および CELERY_RESULT_BACKEND は、タスクキューと結果ストレージのバックエンドとして使用される Redis のアドレスとポートを指定します。

次に、次のようにプロジェクトの urls.py ファイルに Celery の設定を追加します。

# urls.py

from django.urls import path
from .views import AsyncTaskView

urlpatterns = [
    path('async-task/', AsyncTaskView.as_view(), name='async_task'),
]

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タスク関数の作成
タスクを作成します。 Django アプリの py ファイルを作成し、その中に非同期タスク関数を定義します。サンプルコードは次のとおりです。
```
# app/tasks.py

from celery import shared_task
import time

@shared_task
def process_task():
 # 模拟任务处理过程（等待5秒）
 time.sleep(5)
 return 'Task completed'
```
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上記のコードでは、関数を Celery タスク関数に変換するために @shared_task デコレータが使用されています。

ビューの実装
Django の views.py ファイルでビュークラスを定義して、リクエストを受信し、非同期タスク関数を呼び出します。以下はサンプルコードです:

# app/views.py

from django.views import View
from .tasks import process_task
from django.http import HttpResponse

class AsyncTaskView(View):
 def get(self, request):
     # 调用异步任务
     task = process_task.delay()
     return HttpResponse('Task started')

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Celery サービスの開始
次のコマンドを使用して Celery ワーカープロセスを開始します:
```
celery -A your_project_name worker --loglevel=info
```
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次の点に注意してください your_project_nameDjango プロジェクト名に置き換えます。
Test
ブラウザで http://localhost:8000/async-task/ にアクセスします。すべてが正常であれば、返される結果は「Task」であることがわかります。始めました』。現時点では、タスクはバックグラウンドで非同期に処理されており、ユーザーのリクエスト処理をブロックしません。

結論: Celery、Redis、Django を組み合わせて使用すると、時間のかかるタスクを非同期で処理でき、システムのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスが向上します。タスクキューとタスクスケジュールは Celery を使用して簡単に管理でき、バックエンドストレージとして Redis を使用することでタスクデータの信頼性の高い保存が可能になります。このソリューションは Web アプリケーション開発で広く使用でき、その実装プロセスは具体的なコード例を通じて示されています。

以上がCelery、Redis、Django を組み合わせて使用すると、非同期タスク処理の効率が向上します。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。