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
在从concurrent.futures中决定将max_workers设置为什么时，需要考虑哪些因素？只要您期望Python3.5+可用，是否有任何理由不将max_workers设置为None，这将“默认为机器上的处理器数量，乘以5”，如此处文档中所述？https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html#concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 最佳答案 我不认为这个问题可以如此普遍地解决；这将取决于每个案例。来自thisanswer:
乍一看，我非常喜欢Celery中的“批处理”功能，因为我需要在调用API之前对一定数量的ID进行分组(否则我可能会被踢出局)。不幸的是，在进行一些测试时，批处理任务似乎不能很好地与其余的Canvas基元(在本例中为链)配合使用。例如:@a.task(base=Batches,flush_every=10,flush_interval=5)defget_price(requests):forrequestinrequests:a.backend.mark_as_done(request.id,42,request=request)print"filter_by_price"+str([r
我正在尝试使用Celery作为Twisted应用程序的控制channel。我的Twisted应用程序是一个抽象层，它为各种本地运行的进程(通过ProcessProtocol)提供标准接口(interface)。我想使用Celery来远程控制它——AMQP似乎是从中央位置控制许多Twisted应用程序的理想方法，我想利用Celery基于任务的功能，例如任务重试、子任务等这并没有像我计划的那样工作，我希望有人能帮助我指明正确的方向以实现这一目标。我在运行脚本时试图实现的行为是:开始一个稍微修改过的celeryd(见下)等待Celery任务收到“启动流程”任务时，生成ProcessProto
我关注了celerydocs在我的开发机器上定义2个队列。我的celery设置:CELERY_ALWAYS_EAGER=TrueCELERY_TASK_RESULT_EXPIRES=60#1minsCELERYD_CONCURRENCY=2CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD=4CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER=1CELERY_CREATE_MISSING_QUEUES=TrueCELERY_QUEUES=(Queue('default',Exchange('default'),routing_key='default'),Queue('feed
我有一个看起来像这样的任务frommybasetask_moduleimportMyBaseTask@task(base=MyBaseTask)@my_custom_decoratordefmy_task(*args,**kwargs):pass我的基本任务是这样的fromceleryimporttask,TaskclassMyBaseTask(Task):abstract=Truedefault_retry_delay=10max_retries=3acks_late=True我遇到的问题是celeryworker正在用名称注册任务'mybasetask_module.__inner
我正在使用GPU版本的keras在预训练网络上应用迁移学习。我不明白如何定义参数max_queue_size、workers和use_multiprocessing。如果我更改这些参数(主要是为了加快学习速度)，我不确定每个时期是否仍然可以看到所有数据。max_queue_size:用于“预缓存”来自生成器的样本的内部训练队列的最大大小问题:这是指在CPU上准备了多少批处理？它与workers有什么关系？如何最佳定义？worker:并行生成批处理的线程数。批处理在CPU上并行计算，并即时传递到GPU以进行神经网络计算问题:如何确定我的CPU可以/应该并行生成多少批处理？use_mult
我有以下设置:具有100个工作器的通用工作器池具有50个工作器的高优先级工作器池我使用如此大的数字是因为我的任务大部分时间都在等待超时很长的I/O(执行可能需要长达20秒才能响应的HTTP请求)使用RabbitMQ作为代理我已经使用init.dscripts将celeryd设置为守护进程来自celery'dgithub，具有以下参数:CELERYD_OPTS="--time-limit=600-c:low_p100-c:high_p50-Q:low_plow_priority_queue_name-Q:high_phigh_priority_queue_name"我的问题是，有时队列似
我有一些非常简单的案例，可以将要完成的工作分解并分配给worker。我尝试了来自here的一个非常简单的多处理示例:importmultiprocessingimportnumpyasnpimporttimedefdo_calculation(data):rand=np.random.randint(10)printdata,randtime.sleep(rand)returndata*2if__name__=='__main__':pool_size=multiprocessing.cpu_count()*2pool=multiprocessing.Pool(processes=po
