Tutoriales

Cómo usar Redis con apio

Celery Project o Celery es un sistema distribuido simple y altamente escalable que proporciona un mecanismo flexible para implementar colas de tareas en tiempo real.

Esta sencilla guía cubre los aspectos básicos de la implementación de Celery con Python.

requisitos

Instale la última versión de Python 3 y el servidor Redis.

Conocimientos básicos de Redis y Python.

Instalar

Para usar Celery con Redis, debe instalar dependencias. Podemos hacer esto instalando el paquete Redis como se muestra en el siguiente comando:

ps pip3 Instalar -tu apio[redis]

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Configurar apio

El siguiente paso es crear un archivo que contenga el código fuente de nuestra aplicación. Puede nombrar el archivo con cualquier término o etiqueta que considere adecuado.

ps mkdir apio rojo
ps CD apio rojo

Cree el archivo fuente.

Edite el archivo con su editor de texto y agregue el código.

de apio importado apio
BROKER_URL = «redis://:[email protected]:6379/0»

aplicación = apio(‘principalmente’BROKER_URL)
@aplicación principal
máximo definido(x, y):
Cuando X > y:
devolver X
diferente:
devolver j

En el código que se muestra arriba, comience a importar los módulos requeridos.

A continuación, configuramos BROKER_URL que contiene la URL de la base de datos de Redis.

La URL sigue el formato que se muestra a continuación:

redis://:Clave@Puerto host/índice_db

Luego creamos una instancia de la clase Celery y pasamos el módulo actual y la URL como parámetros.

También crearemos una función simple que devuelva un máximo de dos números.

Ejecute el trabajador como:

ps Python3 -metro apio -UN trabajador principal -l LA INFORMACIÓN

tarea de llamada

Llame a la tarea usando el método de retraso de la siguiente manera:

del máximo de importación principal
añadir.retraso(100,30)

Ejecutar la tarea devuelve un resultado asincrónico que puede usar para verificar el estado de la tarea o recuperar el resultado.

Conclusión

Este breve artículo ilustra el uso del proyecto Celery con Redis al cubrir los hechos básicos de la implementación de Celery con Python. Consulte la documentación para obtener guías y tutoriales más sorprendentes y sencillos.

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