导入,无论导入多少次,导入的都那一个POOL对象conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)# 报错的原因是拿连接,连接池池里连接不够了,没有等待,线程报错 可以设置等待参数print(conn.get('name')
1)"celery" 2)"_kombu.binding.celeryev" 3)"_kombu.binding.celery.pidbox" 4)"_kombu.binding.celery" Now I add some put and get tasks(tasks that are to be enqueued into put_queue and get_queue respectively). The result redis-cli keys gives me this know 1)"celery" 2)"_kombu.binding...
cmd到celery实例化文件tasks.py所在路径下,执行命令:python -m celery -A tasks worker --loglevel=info 或者 celery -A tasks worker --loglevel=info 从日志打印和下图redis数据库可以看到,worker启动后,立刻从redis中将未消费的任务进行了消费; 任务执行的结果保存在backend设定的redis数据库中,如下图所示: 5...
result_backend="redis://127.0.0.1:6379/6"# 使用redis存储结果# 指定任务序列化方式task_serializer='json'# 指定结果序列化方式result_serializer='json'# 指定任务接受的序列化类型.accept_content=['json']timezone="Asia/Shanghai"# 时区设置worker_hijack_root_logger=False# celery默认开启自己的日志,可关...
importtimefromcelery_appimportapp @app.taskdefadd(x, y):#阻塞测试time.sleep(3)returnx + y 4、 task2的任务: importtimefromcelery_appimportapp @app.taskdefmul(x, y): time.sleep(3)returnx * y 运行任务: 1、打开redis服务器: $ .\redis-server.exe .\redis.windows.conf ...
pipinstallcelery redis 1. 接下来,我们需要在Celery配置中指定Redis作为消息代理。以下是一个基础的示例: 项目目录结构 myproject/ ├── tasks.py ├── worker.py 1. 2. 3. tasks.py 创建一个简单的任务文件tasks.py,用于定义我们的Celery任务。
pip install 'celery[redis]' 创建Celery 实例 创建第一个 Celery 实例程序,我们把创建 Celery 程序成为 Celery 应用或直接简称 为 app,创建的第一个实例程序可能需要包含 Celery 中执行操作的所有入口点,例如创建任务、管理职程(Worker)等,所以必须要导入 Celery 模块。
CELERY_REDIS_MAX_CONNECTIONS =2BROKER_POOL_LIMIT =1BROKER_HEARTBEAT =NoneBROKER_TRANSPORT_OPTIONS = {'max_connections':30} I run Celery with the following command : celery worker --without-gossip --without-mingle --without-heartbeat --concurrency=1 --app=backZest.celery ...
pip install "celery[librabbitmq]" pip install "celery[librabbitmq,redis,auth,msgpack]"02、简单...
今天使用爬虫有些耗时较长,需要使用任务调度,Celery是Python开发的分布式任务调度模块,Celery本身不含消息服务,它使用第三方消息服务来传递任务,目前,Celery支持的消息服务有RabbitMQ、Redis甚至是数据库,当然Redis应该是最佳选择。 安装Celery 用pip管理工具安装Celery: ...