celery是实现一个简单,灵活可靠的分布式任务队列系统的好选择
tornado则不用过多介绍
在开发机上安装rabbitmq这里就不介绍了
首先是task文件的编写
task.py
#coding=utf-8
from celery import Celery
from celery.bin import worker as celery_worker
import celeryconfig
broker = 'amqp://'
backend = 'amqp'
app = Celery('celery_test', backend=backend, broker=broker)
app.config_from_object(celeryconfig)
@app.task
def mytask0(task_name):
print "task0:%s" %task_name
return task_name
@app.task
def mytask1(task_name):
print "task1:%s" %task_name
return task_name
def worker_start():
worker = celery_worker.worker(app=app)
worker.run(broker=broker, concurrency=4,
traceback=False, loglevel='INFO')
if __name__ == "__main__":
worker_start()
celeryconfig.py文件中包含对celery的配置
#coding=utf-8
from kombu import Queue
CELERY_DEFAULT_QUEUE = 'mytask0'
CELERY_QUEUES = (
Queue('mytask0', routing_key='task.mytask0'),
Queue('mytask1', routing_key='task.mytask1'),
)
CELERY_DEFAULT_EXCHANGE_TYPE = 'direct'
CELERY_DEFAULT_ROUTING_KEY = 'task.mytask0'
CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'
CELERY_ROUTES = {
'task.mytask0': {
'queue': 'mytask0',
'routing_key': 'task.mytask0',
},
'task.mytask1': {
'queue': 'mytask1',
'routing_key': 'task.mytask1',
},
}
执行python task.py将会启动worker
tornado调用celery将阻塞任务变为非阻塞
这会使用到tcelery模块,即tornado下的一个非阻塞的broker实现
app.py
#coding=utf-8
from tornado import web
import task
class TestHandler(tornado.web.RequestHandler):
@web.asynchronous
def get(self):
task.mytask0.apply_async(
args=['task0'],
queue='mytask0',
routing_key='task.mytask0',
callback=self.on_success)
def on_success(self, result):
self.finish({'task':result.result})
start.py
用于实现tornado服务的启动
#coding=utf-8
import tornado
from tornado.options import define, options, parse_command_line
from tornado.log import enable_pretty_logging
import tcelery
from app import TestHandler
import tornado.httpserver
define("port", default=8000, help="run on the given port", type=int)
define("debug", default=False, help="run in debug mode")
urls = [(r"/api/task/test", TestHandler)]
def server_start():
app = tornado.web.Application(urls, debug=options.debug)
enable_pretty_logging()
parse_command_line()
server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
server.bind(options.port)
server.start(2)
tcelery.setup_nonblocking_producer(limit=2)
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
if __name__ == "__main__":
server_start()
执行python start.py即可启动服务
以上这篇tornado+celery的简单使用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
tornado,celery
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]