我正在将我的Celery后端从Redis更改为rabbitmq。我可以让新经纪商更改我的BROKER_URL。但是我想知道如何将现有的计划任务从redis迁移到rabbitmq代理？如果可能的话，我想通过Python脚本来完成。 最佳答案 Celery默认提供以下命令。celery-b"redis://:/"inspectscheduled>scheduled_tasks.txtcelerymigrate"redis://:/""amqp://:@:/"celery-b"amqp://:@:/"inspectscheduled>po
我是redis和celery的新手。我已经完成了两者的基本教程，但我不知道如何在taskschedulingjob中实现我无法从脚本部分开始。我不知道如何编写脚本来创建队列、运行工作人员等。我需要一个实际示例 最佳答案 所以这是一个典型的例子，说明celery如何与Redis一起运行(让脚本文件名为mytasks.py):fromceleryimportCelerycelery=Celery('tasks',broker='redis://localhost:6379/0')@celery.taskdefadd(x,y):retur
好的，我已经正确安装了所有东西，以便在django中获取celery+redis我得到了INSTALLED_APPS=('djcelery','kombu.transport.django',)这些在我的设置里CELERY_REDIS_HOST='localhost'CELERY_REDIS_PORT=8889CELERY_REDIS_DB=0CELERY_RESULT_BACKEND='redis'BROKER_URL="redis://localhost:8889/0"REDIS_CONNECT_RETRY=TrueCELERY_IGNORE_RESULT=TrueCELERY_S
我在使用Celery和Redis时遇到问题。出于某种原因，Celery无法连接到远程Redis服务器。我已经阅读了这里的celery+redis帖子，但还没有找到解决方案。到目前为止，我已经尝试了以下方法:从redis.conf中删除绑定(bind)并重新启动服务器仔细检查Celery是否具有我在celeryconfig.py文件中指定的正确设置。已验证BROKER_TRANSPORT已设置为'redis'使用celery.broker_connection().as_uri()方法验证我的配置文件正在加载已验证我可以使用redis-cli-hw2214.area1.company.c
我在使用delay()函数异步发送任务时注意到了这一点。如果我将诸如task.delay(("tuple",))之类的任务加入队列，celery会将参数存储为["tuple"]，稍后函数将获取返回列表而不是元组。猜测这是因为数据正在存储到json中。这对元组很好，但是我使用的是命名元组，一旦转换为列表就无法再正确引用。我看到了用字典切换命名元组的明显解决方案。还有其他方法吗？我似乎在celery的配置中找不到任何东西。我正在使用Redis作为代理。 最佳答案 如果您需要保留pythonnative数据结构，我建议使用序列化模块之一，
classAsyncHandler(tornado.web.RequestHandler):@tornado.web.asynchronousdefget(self):tasks.sleep.apply_async(args=[5],callback=self.on_result)defon_result(self,response):self.write(str(response.result))self.finish()引发错误:raiseTypeError(repr(o)+"isnotJSONserializable")TypeError:>isnotJSONserializab
我是Celery、Redis和RabbitMQ的新手。目前，我正在使用RabbitMQ作为消息代理，并且没有在配置中设置任何内容。(使用Django、MySQL)我想知道是否可以在后端使用Redis作为结果存储，同时使用RabbitMQ作为消息代理。我所知道的只是添加一些设置，CELERY_RESULT_BACKEND="redis" 最佳答案 是的，这是可能的。只需设置:CELERY_RESULT_BACKEND="redis://:@:/"替换,,和. 关于redis-Celery:
我在使用celery和Django2时遇到问题。我有两个运行环境:生产:requirements.txt=>没问题amqp==2.2.2django==1.11.6celery==4.1.0django-celery-beat==1.0.1django-celery-monitor==1.1.2海带==4.1.0redis==2.10.6开发:requirements.txt=>发行礼物amqp==2.2.2django==2.0.3celery==4.1.0django-celery-beat==1.1.1django-celery-monitor==1.1.2海带==4.1.0re
根据itsdocumentationontheintervaloption当使用Redis后端时，Celery轮询结果，默认使用0.5秒的间隔。天真的开发人员可能认为任何使用Redis的排队系统至少会尝试利用其LIST或PUBSUB机制。为什么Celery不这样做而是依赖于轮询？例如，当通过Celeryworker运行时，以下代码在r.get()调用上花费了恰好0.5秒(这是默认的轮询间隔):fromceleryimportCeleryapp=Celery('tasks',broker='redis://localhost:6379/0',backend="redis://localh
同步调用时，遵循Keras函数(预测)工作pred=model.predict(x)但是当从异步任务队列(Celery)中调用时，它不起作用。Keras预测函数在异步调用时不会返回任何输出。堆栈是:Django，Celery，Redis，Keras，TensorFlow 最佳答案 我碰到了这个完全相同的问题，而那家伙真是个兔子洞。想要在这里发布我的解决方案，因为这可能会节省某人一天的工作:TensorFlow特定于线程的数据结构在TensorFlow中，当您调用model.predict(或keras.models.load_mod
