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从零开始学自动化测试

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Flask 学习-58.基于 Celery 的后台任务
前言 如果应用有一个长时间运行的任务,如处理上传数据或者发送电子邮件,而你不想在 请求中等待任务结束,那么可以使用任务队列发送必须的数据给另一个进程。 这样就 可以在后台运行任务,立即返回请求。 Celery 环境 Celery 是一个独立的 Python 包。flask 结合 celery 使用不需要安装额外的包,使用 pip 安装: > pip install celery Celery是一个简单,灵活,可靠的分布式系统,用于处理大量消息,同时为操作提供维护此类系统所需的工具。它是一个任务队列,专注于实
上海-悠悠
2022-09-13
8320
Flask 学习-59.解决celery 在windows 上接收任务不执行的问题
前言 windows10 的环境,python3.8环境,使用celery 5.x 的版本,发现任务接收了,但是一直没执行,无返回结果。 早期的celery 3.x版本是可以支持windows 平台的,但是跟python3.8 不兼容了。 环境描述 以下是celery 官方文档上对版本的要求 Celery 5.2 版运行于 Python❨3.7、3.8、3.9、3.10❩ PyPy3.7、3.8 ❨7.3.7❩ Celery 4.x 是支持 Python 2.7 的最后一个版本, Celery 5.x 需要
上海-悠悠
2022-09-13
1.3K0
Flask 学习-60.解决celery 启动报错Unable to load celery application.
前言 flask + celery 启动celery服务时报错: Unable to load celery application. The module app.celery was not found. 问题描述 执行启动celery worker 命令 celery -A app.celery worker -l info 结果出现报错Unable to load celery application 解决方案 我的app.py代码 from flask import Flask from ce
上海-悠悠
2022-09-13
8320
python测试开发django-196.python3.8+django2+celery5.2.7环境准备
前言 以前版本的 Celery 需要一个单独的库(django-celery)来与 Django 一起工作,但从 3.1 开始不再是这种情况。 现在支持开箱即用的 Django,因此本文档仅包含集成 Celery 和 Django 的基本方法. celery5.x 不支持windows平台了。Celery 5.0.x 支持 Django 1.11 LTS 或更新版本。 版本要求 Celery 5.2 版运行于 Python❨3.7、3.8、3.9、3.10❩ PyPy3.7、3.8 ❨7.3.7❩ Cele
上海-悠悠
2022-07-19
4580
python测试开发django-197.django-celery-beat 定时任务
前言 django-celery-beat 可以支持定时任务,把定时任务写到数据库。 接着前面这篇写python测试开发django-196.python3.8+django2+celery5.2.7环境准备 django-celery-beat 一般结合 django-celery-results一起使用 环境准备 运行系统:linux(centos/debian/ubuntu),不支持windows Python版本:3.8.5 Django : 2.2.2 celery: 5.2.7 django-c
上海-悠悠
2022-07-19
5720
python测试开发django-193.使用supervisord 后台启动celery 服务(worker/beat)
前言 Supervisor(’http://supervisord.org/')是用Python开发的一个client/server服务,是Linux/Unix系统下的一个进程管理工具,不支持Windows系统。 它可以很方便监听、启动、停止、重启一个或多个进程。 用Supervisor管理的进程,当一个进程意外被杀死,supervisort监听到进程死后,会自动将它重新拉起,很方便的做到进程自动恢复的功能,不再需要自己写shell脚本来控制。 环境准备 centos 安装 supervisord yum
上海-悠悠
2022-07-12
3050
python测试开发django-179.Dockerfile部署django和celery服务
使用django开发项目带celery服务的时候,需要同时启动3个服务,每次启动和停止服务,操作起来会很麻烦
上海-悠悠
2021-12-29
6170
python测试开发django-159.Celery 异步与 RabbitMQ 环境搭建
Celery是一个Python任务队列系统,用于处理跨线程或网络节点的工作任务分配。它使异步任务管理变得容易。 您的应用程序只需要将消息推送到像RabbitMQ这样的代理,Celery worker会弹出它们并安排任务执行。
上海-悠悠
2021-10-22
9140
python测试开发django-158.celery 学习与使用
Celery是一个简单,灵活,可靠的分布式系统,用于处理大量消息,同时为操作提供维护此类系统所需的工具。它是一个任务队列,专注于实时处理,同时还支持任务调度。 可以使用的场景如:
上海-悠悠
2021-10-20
3910
python测试开发django-157.celery异步与redis环境搭建
Celery 是一个分布式队列的管理工具, 可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列. 使用于生产环境的消息代理有 RabbitMQ 和 Redis,还可以使用数据库,本篇介绍redis使用
上海-悠悠
2021-10-20
4880
Locust性能测试7-分布式执行
使用Locust进行性能测试时,当一台单机不足以模拟所需的用户数量的时候,可以在多台机器上分布式的执行性能测试。 locust分布式启动场景有2种,一种是单机设置master和slave模式,另外一种是有多个机器,其中一个机器设置master,其它机器设置slave节点。
上海-悠悠
2019-10-18
1.1K0
Locust性能测试6-命令行参数详解
当我们在linux上使用locust工具压测的时候,会使用no-web模式,然后需要收集运行的日志,方便查找问题。
上海-悠悠
2019-10-18
1.5K0
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