我有一个与Redis一起工作的Celery任务:@app.task(bind=True,name='task_a',max_retries=4,soft_time_limit_exception=300)deftask_a(self,a,b):try:#somecodehereexceptExceptionase:raiseself.retry(exc=e,countdown=exponential_backoff(self))defexponential_backoff(task_self):minutes=task_self.default_retry_delay/60rand=r
我有一个与Redis一起工作的Celery任务:@app.task(bind=True,name='task_a',max_retries=4,soft_time_limit_exception=300)deftask_a(self,a,b):try:#somecodehereexceptExceptionase:raiseself.retry(exc=e,countdown=exponential_backoff(self))defexponential_backoff(task_self):minutes=task_self.default_retry_delay/60rand=r
我似乎无法在网上的任何地方找到一个可以使用Celery和Python从头到尾运行的文件来演示它，所以我尝试制作一个。由于某种原因，这不起作用，我是Celery的新手。在test_celery.py中，我添加了以下内容:fromceleryimportCeleryimporttimeapp=Celery('test_celery',broker='redis://localhost/0',backend='redis://localhost/1')@app.taskdefadd(x,y):time.sleep(2)returnx+yif__name__=='__main__':resul
我似乎无法在网上的任何地方找到一个可以使用Celery和Python从头到尾运行的文件来演示它，所以我尝试制作一个。由于某种原因，这不起作用，我是Celery的新手。在test_celery.py中，我添加了以下内容:fromceleryimportCeleryimporttimeapp=Celery('test_celery',broker='redis://localhost/0',backend='redis://localhost/1')@app.taskdefadd(x,y):time.sleep(2)returnx+yif__name__=='__main__':resul
我有两个Django项目，每个项目都有一个Celery应用程序:-fooproj.celery_app-barproj.celery_app每个应用都在运行自己的Celeryworker:celeryworker-Afooproj.celery_app-linfo-E-Qfoo_queueceleryworker-Abarproj.celery_app-linfo-E-Qbar_queue以下是我配置Celery应用程序的方式:importosfromceleryimportCeleryfromdjango.confimportsettings#setthedefaultDjangos
我有两个Django项目，每个项目都有一个Celery应用程序:-fooproj.celery_app-barproj.celery_app每个应用都在运行自己的Celeryworker:celeryworker-Afooproj.celery_app-linfo-E-Qfoo_queueceleryworker-Abarproj.celery_app-linfo-E-Qbar_queue以下是我配置Celery应用程序的方式:importosfromceleryimportCeleryfromdjango.confimportsettings#setthedefaultDjangos
我是celery和redis的新手。我使用redis-server启动了我的redis服务器。Celery是使用这个参数运行的celery-Aprojworker没有其他配置。但是，我意识到当我在celery中有一个长时间运行的作业时，在长时间运行的任务完成之前，它不会处理队列中的另一个任务。我的理解是，由于我的CPU上有8个内核，我应该能够同时处理8个任务，因为-c的默认参数是内核数？我是不是漏掉了什么？ 最佳答案 你的问题很经典，每个有长时间运行任务的人都遇到过这个问题。根本原因是celery试图优化您的执行流程，为每个工作人员
我是celery和redis的新手。我使用redis-server启动了我的redis服务器。Celery是使用这个参数运行的celery-Aprojworker没有其他配置。但是，我意识到当我在celery中有一个长时间运行的作业时，在长时间运行的任务完成之前，它不会处理队列中的另一个任务。我的理解是，由于我的CPU上有8个内核，我应该能够同时处理8个任务，因为-c的默认参数是内核数？我是不是漏掉了什么？ 最佳答案 你的问题很经典，每个有长时间运行任务的人都遇到过这个问题。根本原因是celery试图优化您的执行流程，为每个工作人员
如何在我的主要Django应用程序进程中访问Celery任务的结果？或者，如何从单独的进程发布到现有套接字连接？我有一个用户可以收到分数的应用程序。当记录分数时，会进行计算(目标进展等)，并根据这些计算向感兴趣的用户发送通知。计算可能需要30秒以上，因此为了避免UI缓慢，这些操作通过Celery任务在后台进程中执行，由我的Score模型的post_save信号调用。理想情况下，我的Nofication模型上的post_save信号会向订阅的客户端发布消息(我正在使用django-socketio，gevent-socketio的包装器)。这看起来很简单......创建乐谱在后台进程中对
如何在我的主要Django应用程序进程中访问Celery任务的结果？或者，如何从单独的进程发布到现有套接字连接？我有一个用户可以收到分数的应用程序。当记录分数时，会进行计算(目标进展等)，并根据这些计算向感兴趣的用户发送通知。计算可能需要30秒以上，因此为了避免UI缓慢，这些操作通过Celery任务在后台进程中执行，由我的Score模型的post_save信号调用。理想情况下，我的Nofication模型上的post_save信号会向订阅的客户端发布消息(我正在使用django-socketio，gevent-socketio的包装器)。这看起来很简单......创建乐谱在后台进程中对
