似乎很容易用芹菜来执行周期性的任务,只需做这样的事情:
from celery.schedules import crontab
from celery.task import periodic_task
@periodic_task(run_every=crontab(hour=7, minute=30, day_of_week="mon"))
def every_monday_morning():
print("This is run every Monday morning at 7:30")
一些教程建议将这些任务放在一个名为"task
我有一个flask应用程序,大致如下:
app = Flask(__name__)
@app.route('/',methods=['POST'])
def foo():
data = json.loads(request.data)
# do some stuff
return "OK"
现在,另外,我想从该脚本中每10秒运行一次函数。我不想用睡眠来解决这个问题。此外,我还有以下芹菜脚本:
from celery import Celery
from datetime import timedelta
celery = Ce
我有一些昂贵的作业,非常适合在map-and-reduce模型下运行(长话短说,它是将之前通过一些耗时的算法计算的数百个排名聚合在一起)。
我希望在集群上并行作业(不仅仅是多处理),并专注于两个实现:和。Celery不支持简单的map- and -reduce,尽管"map“部分很容易使用TaskSets完成,但是如何高效地实现"reduce”部分呢?
(我对disco的问题是它不能在Windows上运行,而且我已经为程序的另一部分设置了芹菜,因此为map-reduce运行另一个框架似乎相当不优雅。)
Views.py
class UserCreate(Resource):
def post(self):
# try:
celery=create_user_employee.delay(auth_header, form_data, employee_id, employee_response)
# from celery import current_task
if "exc" in celery.get:
试图了解芹菜如何与来自的狂犬病to起作用
代码:
from celery import Celery
app=Celery('tasks',backend='amqp',broker='amqp://')
@app.task(ignore_result=True)
def print_hello():
print 'hello'
for i in xrange(2,222222):
print i
print_hello()
问题:
运行celery worker -A celery_te