celery-task

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    셀러리 노동자 (플라스크 응용 프로그램의 일부를) 종료 : 셀러리 구성 매개 변수를 (윈도우, 셀러리 3.1.25, Rabbitmq (최신)) flask_app = Flask(__name__) flask_app.secret_key = 'some_secret' flask_app.config['CELERY_BROKER_URL'] = 'amqp://local

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    셀러리를 사용하여 나중에 내 플라스크 응용 프로그램에 통합하는 방법을 배우려고합니다. 나는 단지 Celery Docs에있는 기본 예제를 실행하려고한다. 나는 task.py라는 파일을 만들고 task.py 파일이있는 폴더에서 샐러리를 실행하고있다. -A tasks workers --loglevel = info but it 오류가 발생했습니다. 나는 틀린 것을

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    백엔드 결과로 mongodb를 사용하여 셀러리를 실행하는 예제를 발견했습니다. original code example. 그의 예제에서 매분마다 실행할 매개 변수가있는 CELERYBEAT_SCHEDULE이 있습니다. 제 경우에는이 코드를 주석 처리했습니다. 필자의 경우에는 작업이 수신되는 즉시 실행하고 싶습니다. 작업자 로그에서 나는 작업이 수신되고 resu

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    새 작업이 처리 될 때마다 작업 기록 레코드를 만드는 작업이 있습니다. 태스크 함수의 시작 부분에서 새 TaskHistory 인스턴스를 인스턴스화합니다. 어떤 이유로 이전 작업에서 할당 된 TaskHistory 클래스 속성은 후속 작업에서 TaskHistory 클래스 속성에 할당됩니다. 이 실패 할 수 있습니다 후속 작업에서는 task_history.met

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    셀러리를 배우고, Celery Best Practices을 읽고, 샐러리와 데이터베이스 사용에 대해 아주 간단한 질문이 있습니다. 데니 Bertovic는 말한다 : 직렬화 된 오브젝트는 오래된 데이터를 포함 할 수 있기 때문에 당신은 에 (예를 들어 귀하의 사용자 모델) 백그라운드 작업을 데이터베이스 오브젝트를 통과하지해야 . @app.task def a

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    내 응용 프로그램에서는 나머지 API에 연결하는 파이썬 샐러리 작업이 있습니다. 간단합니다. 내가 갖고있는 문제는 API가 동일한 자격 증명으로 여러 개의 재개를 허용하지 않는다는 것입니다. 대기열에서 이러한 API 작업을 차단하는 방법이 있습니까? 의미, 같은 시간에 여러 요청이 만들어진 경우 작업을 대기열에두고 하나씩 실행하여 대기열의 첫 번째 작업이

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    셀레 리 4.1을 사용하고 있으며 crontab 작업에서 시간을 설정하는 경우를 제외하고 모든 주기적 작업이 올바르게 작동합니다. 나는 그것이 시간대 설정과 관련이 있다고 생각했지만 문제가있는 곳에서는 해결할 수없는 것 같습니다. 대시 보드/celery.py이 작동 from __future__ import absolute_import, unicode_lit

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    내가 플라스크, 파이썬 3.x 및 celery4 을 사용 (총 8 명 노동자) 내가 와 로그 파일을 만들고 싶어 은 'RotatingFileHandler'는 분할합니다. 첫 번째 로그 파일에서 정상적으로 작동합니다. (그것은, 모든 근로자 로그 포함 PoolWorker-1 ~ PoolWorker-8) -rw-rw-r-- 1 sj sj 1048530 9월 1

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    프로젝트 설정에서 사전 목록 (django.conf.settings을 통해 가져옴)을 기반으로 정기적으로 샐러리 작업을 동적으로 추가하는 모듈을 작성했습니다. 나는 함수 add_tasks 일정 기능을 사용하는 것은 설정에서 주어진 특정 uuid 호출 할 것을 수행 : def add_tasks(celery): for new_task in settin

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    내가 매분마다 작업을 예약하고 시간 (1 분) 내에 완료 할 수없는 경우. 작업이 대기열에서 대기하고 다음과 같이 진행됩니까? 이런 일이 몇 시간이 지나면 과부하가 걸릴 것입니다. 이런 종류의 문제에 대한 해결책이 있습니까? 나는 이것을 위해 비트와 작업자 조합을 사용하고 있습니다. 적은 수의 작업으로 작업을 수행하는 것이 좋습니다. 하지만 큰 데이터베이스