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kombu & celery:如何在Python中舒适地使用消息队列

时间:2024-05-12 18:30:15浏览次数:24  
标签:Celery Python RabbitMQ celery 队列 任务 消息 kombu Kombu

KombuCelery 是 Python 中的两个库,它们可分开或结合起来使用,以实现基于分布式消息传递的异步任务队列。

Kombu

Kombu 是一个 Python 消息库,它为多种消息队列提供了抽象和统一的使用方式。它支持 AMQP 协议的消息队列服务,如 RabbitMQ 和 Redis,以及其他一些通过插件实现的传输方式。Kombu 使得开发者可以在不同的消息服务之间轻松切换,而不需要修改应用程序代码。

主要特点:

  • 支持多种消息代理(brokers),例如 RabbitMQ, Redis, Amazon SQS 等。
  • 提供了简单的 API 来发送和接收消息。
  • 可以定义交换器(Exchanges)、队列(Queues)和绑定(Bindings)。

Celery

Celery 是一个异步任务队列/作业队列,基于分布式消息传递。它专注于实时操作,但同时也支持调度。Celery 的主要特点是它简单易用,并且可以与多个消息代理协同工作,其中最常用的是 RabbitMQ 和 Redis。

主要特点:

  • 基于分布式消息传递的异步任务队列。
  • 可以定时执行任务(任务调度)。
  • 支持任务结果持久化,允许跟踪任务状态。
  • 提供了监控和管理任务的工具,如 Flower(一个实时监控和Web管理界面)。

Kombu 和 Celery 的关系

Celery 使用 Kombu 作为其消息传输的底层库。在 Celery 中,Kombu 负责处理与消息代理的通信,而 Celery 则负责管理任务、任务队列、工作进程和任务结果等。

使用场景

  • 当你需要执行耗时较长的任务,如文件处理、发送电子邮件、调用外部API等,而又不想阻塞用户请求时,可以使用 Celery。
  • 如果你有一个Web应用,并且想要在后台执行一些周期性的任务(如数据库清理、日志汇总等),Celery 的定时任务功能会非常有用。

示例代码

from celery import Celery
app = Celery('myapp', broker='amqp://guest@localhost//')
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

在上面的例子中,我们创建了一个名为 myapp 的 Celery 应用,并指定了消息代理为 RabbitMQ(默认端口5672,默认用户guest,默认密码guest)。我们还定义了一个简单的任务 add,这个任务将两个数字相加并返回结果。
要运行 Celery 工作进程,你需要在命令行中执行以下命令:

celery -A myapp worker --loglevel=info

这样,Celery 工作进程就会启动,监听并执行队列中的任务。

标签:Celery,Python,RabbitMQ,celery,队列,任务,消息,kombu,Kombu
From: https://www.cnblogs.com/lokvahkoor/p/18188041

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