爬虫架构|Celery+RabbitMQ快速入门(二)讲了它们在项目中的简单使用流程,如下图4-2所示: 图4-2 RabbitMQ所在服务器,启动crontab设置 crontable -user user -e设置定时执行celery application应用; 在task.py文件里面启动一个叫做app的Celery Application,编写一个app.task函数来produce任务到RabbitMQ; 在每个worker里面...
启动RabbitMQ服务:打开终端并运行以下命令: rabbitmq-server 1. 创建一个新的RabbitMQ用户:打开终端并运行以下命令: rabbitmqctl add_user<username><password> 1. 分配管理员权限给新用户:打开终端并运行以下命令: rabbitmqctl set_user_tags<username>administrator 1. 创建一个新的虚拟主机:打开终端并运行以下命...
Celery 定时任务-- celerybeat(django也可以使用)启动celerybeat和worker,实现隔一段时间,beat会发起一个任务消息让worker执行任务 2 RabbitMQ RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。 MQ全称为MessageQueue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。
Python 操作 Redis 的驱动也叫 redis,操作 RabbitMQ 的驱动叫 pika,直接 pip install ... 安装即可。 celery 实现异步任务 我们新建一个工程,就叫 celery_demo,然后在里面新建一个 app.py 文件。 # 文件名:app.py import time # 这个 Celery 就类似于 flask.Flask # 然后实例化得到一个app from celery imp...
1.1、config.py【redis和rabbitmq配置代码】 fromceleryimportCelery broker='amqp://celery:pwdcelery@192.168.10.10:5672/celery_host'#rabbitMQbackend ='redis://:redis@192.168.10.10:6379/2'#redis地址#1 实例化得到celery对象app = Celery(__name__, backend=backend, broker=broker) ...
Celery+RabbitMQ为多个爬虫分配爬取任务的方式是:让所有爬虫(即图上3-1的worker)共享一个存在于RabbitMQ中的请求队列,用来替代各爬虫独立的请求队列,每个爬虫从请求队列中获取爬取任务进行数据采集,Celery是RabbitMQ中任务的生产者,各个爬虫(worker)是任务的消费者。
后续celery 就会将任务存到 broker 里面,当然要想实现这一点,就必须还要有能够操作相应 broker 的驱动。Python 操作 Redis 的驱动也叫 redis,操作 RabbitMQ 的驱动叫 pika,直接 pip install ... 安装即可。 celery 实现异步任务 我们新建一个工程,就叫 celery_demo,然后在里面新建一个 app.py 文件。
后续celery 就会将任务存到 broker 里面,当然要想实现这一点,就必须还要有能够操作相应 broker 的驱动。Python 操作 Redis 的驱动也叫 redis,操作 RabbitMQ 的驱动叫 pika,直接pip install ...安装即可。 celery 实现异步任务 我们新建一个工程,就叫 celery_demo,然后在里面新建一个 app.py 文件。
后面的那个Backend是在Celery的配置中的一个配置项 CELERY_RESULT_BACKEND ,作用是保存结果和状态,如果你需要跟踪任务的状态,那么需要设置这一项,可以是Database backend,也可以是Cache backend,具体可以参考这里:CELERY_RESULT_BACKEND。 我自己演示使用RabbitMQ作为Broker,用mysql作为backend。
celery 本身并不包含消息队列，它支持一下消息队列RabbitMQRdisAmazon SQSZookeeper 更多关于 Broker 见官方...