我想确保os.environ和sys.path对于我们启动Python解释器的所有方式都是相同的:通过Django和Apachemod_wsgi的网络请求计划任务通过ssh交互式登录celery作业通过systemd启Action业有解决这个问题的通用方法吗？如果是，那就太好了:它看起来怎么样？如果没有，很伤心:每个人都会自己解决这个问题。...解决这个问题的好方法是什么？操作系统:Linux(支持systemd)更新更明确:我希望sys.path在网络请求、cron作业、从shell启动的python中相同，...我希望os.environ在Web请求、cron作业、从shell启动
在Python(2.7)中，我尝试在celery任务(celery3.1.17)中创建进程(使用多处理)，但它给出了错误:daemonicprocessesarenotallowedtohavechildren谷歌搜索，我发现最新版本的billiard修复了“错误”，但我有最新版本(3.3.0.20)，但错误仍在发生。我还尝试实现thisworkaround在我的celery任务中，但它给出了同样的错误。有人知道怎么做吗？任何帮助表示赞赏，帕特里克编辑:代码片段任务:from__future__importabsolute_importfromceleryimportshared_ta
在使用Celery任务的Django应用程序中运行测试时，我无法完全测试需要从数据库获取数据的任务，因为它们没有连接到Django创建的测试数据库。设置task_always_eager在Celery中设置为True部分解决了这个问题，但作为documentationfortesting说，这并不能完全反射(reflect)代码将如何在真正的Celeryworker上运行并且不适合测试。如何在不设置task_always_eager=True的情况下运行Django测试时让Celery任务使用Django测试数据库？ 最佳答案 简短
我将celery与django和rabbitmq一起使用来创建消息队列。我也有一个worker，它来自另一台机器。在DjangoView中，我正在开始这样的过程:defprocesstask(request,name):args=["ls","-l"]MyTask.delay(args)returnHttpResponse("Tasksettoexecute.")我的任务是这样配置的:classMyTask(Task):defrun(self,args):p=subprocess.Popen(args,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.P
背景Windows7x64Python2.7Django1.4带Redisbundle的celery在尝试运行manage.pyceleryev时，我在终端中收到以下错误importcursesFile'c:\Python2\lib\curses\__init__.py',line15,infrom_cursesimport*ImportError:Nomodulenamed_curses我试过查看其他帖子，但未能解决这个问题。关于导致此错误的原因有什么想法吗？提前致谢。 最佳答案 根据http://docs.python.org/
UDATE3:发现了问题。请参阅下面的答案。UPDATE2:看来我可能一直在通过manage.pyshell运行djcelery教程来处理自动命名和相对导入问题，见下文。它仍然不适合我，但现在我收到新的日志错误消息。见下文。更新:我在帖子底部添加了日志。示例任务好像没有注册？原帖:我正在尝试启动并运行django-celery。我没能完成这个例子。我成功安装了rabbitmq并顺利完成了教程:http://www.rabbitmq.com/getstarted.html然后我尝试完成djcelery教程。当我运行pythonmanage.pyceleryd-linfo时，我收到消息:[
我正在尝试使用django和rabbit-mq设置celeryd。到目前为止，我已经完成了以下工作:从pip安装celery通过其存储库中可用的deb安装了rabbitmq通过rabbitmqctl向rabbitmq添加了一个用户和虚拟主机，以及该用户的权限启动rabbitmq-server通过pip安装了django-celery设置django-celery，包括它的表在settings.py中配置各种内容(BROKER_HOST、BROKER_PORT、BROKER_USER、BROKER_PASSWORD、BROKER_VHOST，以及导入djecelery、调用设置函数并将其
当我将任务路由到特定队列时，它会起作用:task.apply_async(queue='beetroot')但是如果我创建一个链:chain=task|task然后我写chain.apply_async(queue='beetroot')它似乎忽略了queue关键字并分配给默认的'celery'队列。如果celery支持链式路由就好了——所有任务都在同一个队列中按顺序执行。 最佳答案 我是这样做的:subtask=task.s(*myargs,**mykwargs).set(queue=myqueue)mychain=celery.
Celery包含一个模块，该模块能够使用amqp或其他一些celery后端发出异步HTTP请求。我正在使用tornado-celery异步消息发布的生产者。据我了解tornado-celery为此使用鼠兔。问题是如何为Tornado调整celery.task.http.URL(使其成为非阻塞)。基本上有两个地方需要细化:HttpDispatch.make_request()必须使用tornado异步http客户端实现；URL.get_async(**kw)或URL.post_async(**kw)必须使用tornadoAPI以相应的非阻塞代码重新实现。例如:classNonBlocki
我正在使用Celery和RabbitMQ来处理来自API请求的数据。流程如下:请求>API>RabbitMQ>CeleryWorker>返回理想情况下，我会产生更多的celeryworker，但我受限于内存限制。目前，我的流程中的瓶颈是从传递给工作人员的URL中获取和下载数据。粗略的，流程大概是这样的:defcelery_gets_job(url):data=fetches_url(url)#takes0.1sto1.0s(bottleneck)result=processes_data(data)#takes0.1sreturnresult这是NotAcceptable，因为工作人员
