我在Pandas数据框中有float据。每列代表一个变量(它们有字符串名称)，每一行代表一组值(这些行有不重要的整数名称)。>>>printdata0kppawr23kppaspyd13.31238713.26604022.7752020.1000003100.000000100.0000004100.00000039.437420517.01715033.019040...我想为每一列绘制直方图。我取得的最佳结果是使用dataframe的hist方法:data.hist(bins=20)但我希望每个直方图的x轴都在log10范围内。并且bins也在log10规模上，但这很容易使用bi
我很惊讶在搜索如何使用带有sorl-thumbnails和S3的celery任务时，除了“使用celery”我什么都没看到。问题:使用远程存储会在生成缩略图时造成大量延迟(对于包含许多缩略图的页面来说需要100秒以上)，而缩略图引擎会从远程存储下载原始文件，处理它们，然后上传回s3。在sorl中设置celery任务的好地方在哪里，我应该叫什么？如果您有任何经验/想法，我们将不胜感激。我将开始挖掘Sorl的内部结构，以找到一个更有用的地方来延迟这项任务，但如果之前已经解决了这个问题，还有一些我很好奇的事情。立即返回什么图像？必须以某种方式告诉Sorl返回的图像不是真正的缩略图。当cele
我有一个连接到MySQL数据库的celery项目。其中一个表是这样定义的:classMyQueues(Base):__tablename__='accepted_queues'id=sa.Column(sa.Integer,primary_key=True)customer=sa.Column(sa.String(length=50),nullable=False)accepted=sa.Column(sa.Boolean,default=True,nullable=False)denied=sa.Column(sa.Boolean,default=True,nullable=Fals
我计划使用Celery来处理由我的主服务器事件触发的推送通知和电子邮件的发送。这些任务需要打开与外部服务器(GCM、APS、电子邮件服务器等)的连接。它们可以一次处理一个，也可以通过单个连接批量处理以获得更好的性能。通常会在短时间内分别触发这些任务的多个实例。例如，在一分钟内，可能有几十个推送通知需要发送给具有不同消息的不同用户。在Celery中处理这个问题的最佳方法是什么？似乎天真的方法是简单地为每条消息分配不同的任务，但这需要为每个实例打开一个连接。我希望有某种任务聚合器允许我处理，例如'所有未完成的推送通知任务'。有这样的东西吗？有没有更好的方法来解决这个问题，例如附加到事件任务
我正在使用此命令运行我的服务器:celeryworker-Qq1,q2-c2这表明我的服务器将处理队列q1和q2上的所有任务，并且我有2个worker正在运行。我的服务器应该支持2个不同的任务:@celery.task(name='test1')deftest1():print"test1"time.sleep(3)@celery.task(name='test2')deftest2():print"test2"如果我将我的test1任务发送到q1队列并将test2任务发送到q2，两个工作人员都将同时运行任务。所以结果将是:test1test2test1test2...现在我需要的是我
我使用LoggerAdapter让我的python日志记录输出LinuxTID，而不是长的唯一ID。但是这样我就不会修改现有的logger而是创建一个新对象:new_logger=logging.LoggerAdapter(logger=logging.getLogger('mylogger'),extra=my_tid_extractor())现在我希望这个LoggerAdapter被某些模块使用。只要我知道一个全局变量被用作记录器，我就可以做这样的事情:somemodule.logger=new_logger但这并不好——它只在少数情况下有效，您需要知道模块使用的记录器变量。您是否
我正在尝试设置每分钟都运行的两个任务。有什么办法可以将它们组合在一起运行吗？我在celeryconfig.py中指定了CELERYBEAT_SCHEDULE，如下所示:CELERYBEAT_SCHEDULE={'every-minute':{'task':'tasks.add','schedule':crontab(minute='*/1'),'args':(1,2)},}所以如果我想运行两个任务，我会期待这样的事情吗？CELERYBEAT_SCHEDULE={'every-minute':{'task':['tasks.add','task.multiply'],'schedule'
我正在运行Django1.8+Celery4.0.2Celery配置良好，可以在redis后端本地运行我的Django任务。但是当我尝试使用CELERY_ALWAYS_EAGER=True设置时，此设置无效。其他设置不是这种情况，例如CELERY_TIMEZONE具体来说，在pdb中，我看到app.conf.task_always_eager是Falselib/python2.7/site-packages/celery/app/task.py(520)apply_async()SosomehowCELERY_ALWAYS_EAGERisnotpickedupandhasnoeffec
我正在尝试使用celery在一组服务器上安排和运行任务。每个任务运行时间都比较长(几个小时)，并且涉及使用子进程调用具有给定输入的特定程序。该程序在stdout和stderr中产生大量输出。有没有办法近乎实时地向客户端显示程序产生的输出？流式传输输出，以便客户端无需登录服务器即可观看服务器上运行的任务产生的输出？ 最佳答案 您没有指定很多要求和约束。我假设您已经在某处拥有一个Redis实例。你可以做的是逐行读取其他进程的输出并通过redis发布:这是一个示例，您可以在其中将数据echo到文件/tmp/foo中以进行测试:import
这可能是一个愚蠢的问题，但它让我从Ruby背景中难过。当我尝试打印时，我有一个看起来像这样的对象。printcelery.AsyncResult.task_id>>>我原以为这里会打印task_id属性的实际值。如何获得实际值？更新1@celery.taskdefscan(host):printcelery.AsyncResult.task_idcmd='ps-ef'cm=shlex.split(cmd)scan=subprocess.check_output(cm)returnscan最好的问候。 最佳答案 短篇小说，在函数sca
