我正在使用Flask-SocketIO创建一个实时通知系统。有一个外部API服务器通过RPC在单独的线程中调用socketio服务器。RPC调用的方法会创建一个Celery任务，该任务在使用时会调用调用socketio.emit()的方法。但是，由于在javascript客户端中未收到任何消息，因此消息似乎并未实际发送。我的直觉告诉我，由于Celeryworker在单独的进程中运行，被调用的socketio.emit()方法不会发送到连接的客户端，尽管对象存在于内存中的同一位置。服务器正在运行gevent，Celery正在接收并完成日志中看到的任务。此外，我已经验证了socketio.
类似于我的问题here我正在尝试设置多个亚马逊EC2实例来进行一些多处理。我正在考虑使用celery来管理worker。有没有人使用本地计算机作为主机在EC2实例上使用celery？有没有人有任何好的建议、教程、意见等可能有帮助？我用celery在django中做了一些简单的异步过程，但没有达到这种规模(工作人员和主机在同一台机器上)。而且大部分处理都是“基于文件的”(即读写文件)......你认为用celery腌制和传输文件的内容会更好吗(大多数文件是1-2kb的文本)或跨EC2实例镜像文件系统，然后让工作人员返回结果(通常是0.5kb的文本)。 最佳答案
当有多个celeryworker涉及多个线程并且都查询同一个数据库时，我正在努力使我的Flask、SQLAlchemy(mysql)和Celery设置正常工作。问题是我无法弄清楚如何以及在何处应用所需的更改，这些更改为flask应用程序和每个celeryworker提供了一个独立的数据库对象。据我所知，需要单独的session来避免讨厌的数据库错误，例如阻止其他数据库查询的不完整事务。这是我目前的项目结构/flask_celery.pyfromceleryimportCelerydefmake_celery(app):celery=Celery(app.import_name,back
我有一个模型，我从Python多次调用它。该模型需要很长时间才能启动和关闭，但只需要很短的时间来处理输入数据(可以在启动/关闭之间多次完成)。多处理Pool()似乎是完成此任务的好方法，但我无法正确销毁Model()类。程序代码的简化结构如下所示。实际上，init和del函数需要对win32com.client模块做一些巧妙的事情，而model.y变量是控制外部应用程序的句柄。#!/usr/bin/envpythonimportmultiprocessingimportrandomimporttimeclassModel():def__init__(self):self.y=rando
当工作人员在创建后执行任务时，我不断遇到奇怪的mysql问题。我们使用django1.3、celery3.1.17、djorm-ext-pool0.5我们以并发3启动celery进程。到目前为止，我的观察是，当工作进程启动时，它们都获得相同的mysql连接。我们记录数据库连接ID，如下所示。fromdjango.dbimportconnectionconnection.cursor()logger.info("Task%sprocessingwithdbconnection%s",str(task_id),str(connection.connection.thread_id()))当
我正在使用一个面向软件的架构，它有多个celeryworker(我们称它们为worker1、worker2和worker3)。所有三个工作人员都是独立的实体(即，独立的代码库、独立的repos、独立的celery实例、独立的机器)，它们都没有连接到Django应用程序。通过基于Django、MySQL支持的RESTfulAPI与这三个工作人员中的每一个进行通信。在开发中，这些服务都在一个vagrantbox上，每一个都作为一个独立的机器运行在一个单独的端口上。我们有一个RabbitMQ代理来处理所有Celery任务。通过这些服务的典型路径可能如下所示:worker1从设备获取消息，进行
我的Celery任务引发自定义异常NonTransientProcessingError，然后被AsyncResult.get()捕获.任务.py:classNonTransientProcessingError(Exception):pass@shared_task()defthrow_exception():raiseNonTransientProcessingError('ErrorraisedbyPOCmodelfortestpurposes')在Python控制台中:frommy_app.tasksimport*r=throw_exception.apply_async()t
我提前为提出一个相当神秘的问题道歉。但是，尽管查阅了很多Material，我还是不明白。如果您能阐明这一点，那就太好了。flask-login中的request_loader的作用是什么？它如何与user_loader装饰器交互？如果我使用基于token的身份验证系统(我计划将token发送到我的angularJS前端，将token存储在那里并将该token发送到授权tokenheader中)，我需要一个request_loader还是一个user_loader(我在其中检查身份验证header并查看用户是否存在)是否足够？ 最佳答案
Celery会发送任务给空闲的worker。我有一个任务每5秒运行一次，我希望这个任务只发送给一个指定的工作人员。其他任务可以共享剩下的workercelery可以这样做吗？？我想知道这个参数是什么:CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES是不是表示任务不会发给队列中的某个worker？或者如果运行时间太长它会停止任务吗？ 最佳答案 当然可以。最好的方法是使用不同的队列将celeryworker分开。您只需要确保您需要的任务进入单独的队列，并且您的工作人员正在监听特定的队列。长话短说:http://docs.celery
我想在celery中的工作节点之间共享小块信息(例如缓存的授权token、统计信息等)。如果我在我的任务文件中创建一个全局变量，它对每个工作人员都是唯一的(我的工作人员是进程，并且有1个任务/执行的生命周期)。最佳做法是什么？我是否应该在外部保存状态(DB)，创建一个老式的共享内存(由于celery中不同的池实现可能很困难)？提前致谢! 最佳答案 我终于找到了一个像样的解决方案——corepythonmultiprocessing-Manager:frommultiprocessingimportManagermanag=Manag
