async/await是一种编写自然且高效异步代码的语言机制。异步函数(使用async声明)在执行任何挂起点的地方(使用await标记)都可以放弃它所在的线程，这对构建高并发系统非常有必要。
还好这次没来ios的，刚接触了下dubbo的分布实现，没想到就被推了一篇python的分布实现技术，分享给大家吧，顺便自己也了解下。原文如下：
最近，换了一个工作环境去做研究，当然啦，新公司新作风，需要研究python并行分布式框架：Celery，不用多说，干呗。
import static org.hamcrest.CoreMatchers.equalTo; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.hamcrest.CoreMatchers; import org.hamcrest.Matcher; import org.junit.Test; import redis.clients.jedis.BinaryJedis; impo
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
Celery是Python开发的分布式任务调度模块，今天抽空看了一下，果然接口简单，开发容易，5分钟就写出了一个异步发送邮件的服务。 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或easy_install安装： $ sudo pip install Celery 或着： $ sudo easy_install Celery 使用Redis作为Broker时
通过引入结构化并发编程的API，简化并发编程。结构化并发将在不同线程中运行的相关任务组视为单个工作单元，从而简化错误处理和取消操作，提高可靠性，并增强可观察性。这是一个预览版的API。
官方文档： http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html
前面已经学习了celery+redis的异步和定时任务，下面介绍如何结合django来使用。
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：
本章是前面某些知识点的延续。特别的，本章以实例详细的探讨了异步编程和分布式计算。本章关注Celery，一个复杂的用于构建分布应用的Python框架。最后，对比了Celery的对手：Pyro和Python-RQ。 此时，你应该已经明白了并行、分布和异步编程的基本含义。如果没有的话，最好再学习下前面几章。 搭建多机环境 学习Celery和其它Python包之前，先来搭建测试环境。我们开发的是分布应用，因此需要多机环境。 可以使用至少两台联网机器的读者可以跳过这部分。其余读者，请继续阅读。对于后者，仍然有免费或便
Celery是Python开发的分布式任务调度模块，今天抽空看了一下，果然接口简单，开发容易，5分钟就写出了一个异步发送邮件的服务。
基础环境沿用之前的环境，只是增加了MongoDB（非关系型数据库）和PyMongo（Python 的 MongoDB 连接库），默认我认为大家都已经安装好并启动 了MongoDB 服务。
后台进程是在后台运行的程序或任务，它们不会阻塞主程序的执行，并可以在后台处理一些耗时或周期性的任务。在本文中，我们将探讨如何在Python中启动后台进程，并介绍一些内置模块和第三方库来实现这一目标。
Dictionary.get: Dictionary does not contain key: VV_stdDev.
Celery 是一个开源 Python 库，用于异步运行任务。它是一个任务队列，保存任务并以适当的方式将它们分发给工作人员。它主要侧重于实时操作，但也支持调度（运行定期间隔任务）。为我们提供了高效的异步任务处理解决方案。Celery 引入了各种消息代理，例如RabbitMQ和Redis。
作为常用的并发类，CompletableFuture在项目中会经常使用，其作用与Google的ListenableFuture类似；
在这个现代世界中，我认为我们大多数人都熟悉使用计算机视觉应用程序的新行业，特别是闭路电视监控摄像头和视频分析，它们在计算机视觉技术中发挥着重要作用。
利用线程，可以方便地进行异步操作。但是线程模型有一个缺点，就是无法处理返回值。要在不同线程之间传递数据比较麻烦。任务则解决了这个问题。
当向线程池提交callable任务后，我们可能需要一次性获取所有返回结果，有三种处理方法。 方法一：自己维护返回结果 // 创建一个线程池 ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10); // 存储执行结果的List List<Future<String>> results = new ArrayList<Future<String>>(); // 提交10个任务 for ( int i=0; i<10; i++ )
我们在使用某些APP时，登陆系统后一般会收到一封邮件或者一个短信提示我们在某个时间某某地点登陆了。而邮件或短信都是在我们已经登陆后才收到，这里就是采用的异步机制。大家有没有想过这里为什么没有使用同步机制实现呢？我们来分析一下。假设我们现在采用同步的方式实现，用户在登录时，首先会去检验一下账号密码是否正确，验证通过后去给用户发送登陆提示信息，假如在这一步出错了，那么就会导致用户登陆失败，这样是大大影响用户的体验感的，一个登陆提示的优先级别并不是很高，所以我们完全可以采用异步的机制实现，即使失败了也不会影响用户的体验。前面说了这么多，那么异步机制该怎么实现呢？对，没错，就是machinery框架，听说你们还不会使用它，今天我就写一个小例子，我们一起来学习一下他吧。
https://blog.csdn.net/Demo_3/article/details/78119951
Celery 是一个与django很好地集成的异步任务队列。在这篇文章中，我不会写一篇关于如何设置和使用 celery 的教程，已经有很多文章了。我将讨论我在我从事的一些项目中使用的 celery 的一些高级功能。
Celery 支持 RabbitMQ、Redis 甚至其他数据库系统作为其消息代理中间件
由于celery4.0不支持window，如果在window上安装celery4.0将会出现下面的错误
异步任务，是 Web 开发中经常遇到的问题，比如说用户提交了一个请求，虽然这个请求对应的任务非常耗时，但是不能让用户等在这里，通常需要立即返回结果，告诉用户任务已提交。任务可以在后续慢慢完成，完成后再给用户发一个完成的通知。
在开发运维平台、爬虫平台、自动化测试平台、大数据任务执行中，总会有各种各样的耗时任务需要处理。
（这里说明一下，pip 安装的 redis 仅仅是一个连接到 redis 缓存的一个工具；redis 服务需要自己去安装，安装文档如上）
新增的异步任务必须以task.py命名，而且要放在你的django-web程序中，我这里是web
Python 天然支持多态，但使用 dispatch 可以让你的代码更加容易阅读。
最近研究了下异步任务神器-Celery，发现非常好用，可以说是高可用，假如你发出一个任务执行命令给 Celery，只要 Celery 的执行单元 (worker) 在运行，那么它一定会执行；如果执行单元 (worker) 出现故障，如断电，断网情况下，只要执行单元 (worker) 恢复运行，那么它会继续执行你已经发出的命令。这一点有很强的实用价值：假如有交易系统接到了大量交易请求，主机却挂了，但前端用户仍可以继续发交易请求，发送交易请求后，用户无需等待。待主机恢复后，已发出的交易请求可以继续执行，只不过用户收到交易确认的时间延长而已，但并不影响用户体验。
本机有多个 django 项目，另外个项目也是用过 celery，“apps.share.tasks.post_to_beiqia”是另一个 django 项目的 task，所以说是 celery 找到了另外个项目的任务了，为什么能找到，猜想是 中间人是同一个（同 redis 同库），那么为什么之前 任务还在呢，redis 持久化造成的，所以解决方案有如下：
关于Django的介绍，之前在2018年9月17号的文章中已经讲过了，大家有兴趣可以翻翻之前的文章，这里再简单介绍下:
Python 的 logging 库是一个灵活且强大的日志记录工具，用于在应用程序中捕获、记录和处理日志信息。它提供了一种配置日志记录的方式，可以满足不同需求的应用程序。
33.celery实现邮件异步发送 （1）task.py pip install celery redis from celery import Celery from flask import Flask from flask_mail import Message from exts import mail,alidayu import config app=Flask(__name__) app.config.from_object(config) mail.init_app(app) alid
我们在做网站后端程序开发时，会碰到这样的需求：用户需要在我们的网站填写注册信息，我们发给用户一封注册激活邮件到用户邮箱，如果由于各种原因，这封邮件发送所需时间较长，那么客户端将会等待很久，造成不好的用户体验.
本节继续上节的内容，探讨如何使用wait/notify实现更多的协作场景。 同时开始 同时开始，类似于运动员比赛，在听到比赛开始枪响后同时开始，下面，我们模拟下这个过程，这里，有一个主线程和N个子线程，每个子线程模拟一个运动员，主线程模拟裁判，它们协作的共享变量是一个开始信号。我们用一个类FireFlag来表示这个协作对象，代码如下所示： static class FireFlag { private volatile boolean fired = false; public sync
Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。
Celery是基于分布式消息传递的开源异步任务队列或作业队列。虽然它支持调度，但其重点是实时操作。现在4版本已经步入稳定，而国内互联网的几乎都是3版本的教程。所以这里记录下4版本下的踩坑及外文解决方案的翻译记录。
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
作为一个Celery使用重度用户。看到Celery Best Practices这篇文章。不由得菊花一紧。
网上检索到资料 https://github.com/celery/celery/issues/4081
java.util.concurrent.ExecutorService 接口表示一个异步执行机制，使我们能够在后台执行任务。因此一个 ExecutorService 很类似于一个线程池。实际上，存在于 java.util.concurrent 包里的 ExecutorService 实现就是一个线程池实现。
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
最近学习一下微信小程序的云开发，作为serverless架构，着实省去很多麻烦，省的搞https证书了，也不用写api，但是总是要建后台系统的，云开发的数据库是nosql，为了用一下分页，我就封装了一下接口，如下
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