在虚拟机centos上装 了个redis。 配置redis.conf, 1)注释掉了bind 127.0.0.0, 可以任何ip访问 2)注释掉了requirepass，远程连接可以不用输密码 使用redis的目的是：把redis当个 中间的队列，用来存放任务， 然后在centos上运行celery，从redis中取任务
字符串String 方法： Join 拼接字符串 Split 分割字符串 Lower 变小写 Upper 变大写 Insert 指定位置插入元素 Index 索引元素指针 Count 统计子序列元素个数 Len 查看对象长度 Find 查找子序列个数，没找到返回-1 replice 字符串替换 Lstrip 移出左侧空白 Strip 移出两侧空白 列表 List 方法： append 追加元素，默认添加到最后的位置 pop 移出最后一个元素 Reverse 反转元素 Remove 移出元
celery是使用python语言开发的一款任务管理器,可以接受高并发,配置简单,可以使用文件或数据库作为数据源
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。需要注意的是，celery并不支持Windows，所以Windows相关的问题很可能在官方无法得到回应。
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。
OJ 是 Online Judge（在线判题系统）的缩写，通常用于算法代码测试、算法竞赛等场景中，主要包含一个相对简单纯粹的代码运行沙盒环境、与用户交互的在线界面以及运行任务的管理调度等功能。国内比较重视算法竞赛（ACM）的学校都有自己的 OJ，比如有名的 杭州电子科大 OJ、北京大学 OJ、青岛大学 OJ、上海大学 OJ等等。除此之外，国内外也有不少企业专注于给大家提供一个在线判题平台，比如有名的 LeetCode、LeetCode CN、牛客网、DMOJ 等等。其实如果只是想练习算法，这些 OJ 系统是非常合适的。只要在具有一定名气的 OJ 上一直刷题，最后找算法岗工作的时候还是很有用的。
CELERY_IMPORTS这个引用自己定义的任务，本文是设置在app名为monitor_agent的my_celery下的tasks.py
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
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
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
本篇文章主要是由于计划使用django写一个计划任务出来，可以定时的轮换值班人员名称或者定时执行脚本等功能，百度无数坑之后，终于可以凑合把这套东西部署上。本人英文不好，英文好或者希望深入学习或使用的人，建议去参考官方文档，而且本篇的记录不一定正确，仅仅实现crontab 的功能而已。
在celery_pro目录下 ( settings.py同一目录 ) 新建celery.py文件
为了能够在Web端口动态添加定时任务的需求，本次来调研一下Celery 4.x 在Django框架下该如何动态添加定时任务。
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
If you really want to continue then you have to set the C_FORCE_ROOT environment variable
Tasks是Celery 应用的构建块。事实上Celery应用是由一个或多个Task拼装组成的。
在实际的软件开发过程中，经常会碰到如下场景：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。产生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。
celery是一个基于python开发的简单、灵活且可靠的分布式任务队列框架，支持使用任务队列的方式在分布式的机器/进程/线程上执行任务调度。采用典型的生产者-消费者模型，主要由三部分组成：
开发自动化管理平台的过程中，有执行时间较长的任务比如安装基础软件，备份恢复;有定时执行的任务比如定期收集元数据，检查慢日志数量等等，我们可以自己开发一套任务系统，当然也可以依赖Celery 实现上述功能。
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。
前面用三篇文章断断续续写了Celery+RabbitMQ相关的文章。 爬虫架构|Celery+RabbitMQ快速入门（一）用工作任务分配的案例介绍了它们是如何配合工作的，如下图4-1所示： 图
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:
项目中CSS、JS、图片都属于静态文件，一般会将静态文件存到一个单独目录中，便于管理，在HTML页面调用时，需要指定静态文件的路径，Django提供了一种解析静态文件的机制，文件可以放在项目目录下，也可以放在应用目录下
TensorFlow Object Detection API支持TensorFlow2.x版本已经有一段时间了，这里对安装配置步骤做详细说明。
哈喽，今天给大家分享一篇Django+Celery实现动态配置定时任务，因为最近也是无意间看到一位大佬关于这块的文章，然后自己觉得不错，也想学习写一下，然后最终实现功能是在前端页面统一管理计划任务，大家可以在admin管理页面设置，也可以在自己写的前端页面删除添加编辑，实时生效，还可以监控这些监控任务是否运行成功失败。
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。
celery是一个简单，灵活、可靠的分布式任务执行框架，可以支持大量任务的并发执行。celery采用典型生产者和消费者模型。生产者提交任务到任务队列，众多消费者从任务队列中取任务执行。
所有的网站都会有pv，uv这样的统计。甚至是停留时长，各类型页面转换率等等各方各面的统计。我在搜狐的工作，大白话来说就是做网站。关注的业务指标就是流量相关的东西。同时作为站长这么多年，也会参考百度统计里的一些指标来做些调整。
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
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。
在写项目过程中经常会遇到一些耗时的任务, 比如:发送邮件、发送短信等等~。这些操作如果都同步执行耗时长对用户体验不友好,在这种情况下就可以把任务放在后台异步执行 celery就是用于处理异步任务的框架,celery能完成的功能远不止异步任务,还有一个很常用的功能定时任务
该Application线程是安全(thread-safe)的，以便你可以使用多个不同的Application 配置. 组件和任务能共存于相同的进程空间。
nginx可以新建一个配置，放在项目目录，暂时不修改nginx的默认配置，端口号可以换一个，然后在/etc/nginx/conf.d/内新建一个软链接指向该配置文件，这样nginx在读取配置时会将该配置一起读进去。这样，访问端口号8080的请求便会指向我们自己的这个配置。
让计算机程序并发的运行是一个经常被讨论的话题，今天我想讨论一下Python下的各种并发方式。
执行完毕后结果存储在redis中，查看redis中的数据，发现存在一个string类型的键值对：
Celery 官方文档英文版：http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html
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。
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，可用于处理实时数据以及任务调度。
Django是一个高效、功能强大的Python Web框架，它被广泛用于构建各种规模的Web应用程序。无论是初学者还是有经验的开发人员，都可以从入门到掌握Django的高级技巧。在本指南中，我们将带你逐步了解Django的核心概念和高级功能，通过代码实例和解析来详细说明。
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在使用前必须实例化，称为application或app。app是线程安全的，具有不同配置、组件、task的多个Celery应用可以在同一个进程空间共存。
个人的某Django项目需要实现在后台发送邮件，发送邮件时间比较长，需要在后台做大量的数据运算，包括去做深度学习生成报告，以及做大量数据的处理。由于Python中GIL全局锁的限制，单是使用多线程threading，无法充分利用CPU，这里需要一个工具实现异步方式来进行分配管理任务。
Airflow能做什么 Airflow是一个工作流分配管理系统，通过有向非循环图的方式管理任务流程，设置任务依赖关系和时间调度。 Airflow独立于我们要运行的任务，只需要把任务的名字和运行方式提供给Airflow作为一个task就可以。 安装和使用 最简单安装 在Linux终端运行如下命令 (需要已安装好python2.x和pip)： pip install airflow pip install "airflow[crypto, password]" 安装成功之后，执行下面三步，就可以使用了。默认是使
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