Dramatiq Dashboard 使用教程
2024-09-27 13:21:05作者:裘旻烁
1. 目录结构及介绍
dramatiq_dashboard 是一个专为使用Redis作为消息中间件的Dramatiq任务队列系统设计的仪表板。以下是该项目的典型目录结构及其简要说明:
.
├── examples # 示例代码,展示如何集成dashboard到WSGI应用中
│ └── basic # 基础示例应用
├── tests # 自动化测试文件
├── .gitignore # 忽略的文件列表
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── CONTRIBUTORS.md # 项目贡献者名单
├── COPYING # LGPL-3.0许可证文件
├── COPYING.LESSER # 含有LGPL-3.0许可详细信息
├── MANIFEST.in # 用于控制distutils构建时包含的非Python文件
├── README.md # 项目说明文档
├── setup.cfg # 配置setuptools的设置
├── setup.py # 安装脚本,用于pip安装
└── dramatiq_dashboard # 主源码包,包含核心功能
├── __init__.py # 包初始化文件
├── ... # 其他内部模块和文件
2. 项目的启动文件介绍
在 dramatiq_dashboard 中,并没有直接指定一个“启动文件”,但提供了两种使用方式来运行这个仪表板。
与现有WSGI应用集成
如果你有一个正在运行的WSGI应用,可以通过以下方式快速集成dramatiq_dashboard:
-
安装:首先通过pip安装
dramatiq_dashboard。pip install dramatiq_dashboard -
集成到你的应用:在你的应用代码中导入并包裹你的WSGI应用。
from dramatiq_dashboard import make_wsgi_middleware import your_wsgi_app dashboard_middleware = make_wsgi_middleware("/drama") app = dashboard_middleware(your_wsgi_app)
独立服务器模式启动
如果你想单独运行仪表板,而不依附于现有的WSGI应用,可以采用以下步骤:
-
准备WSGI服务器(如uWSGI、Gunicorn等)。
-
设置Redis Broker。
-
直接实例化
DashboardApp并运行。from dramatiq.brokers.redis import RedisBroker from dramatiq_dashboard import DashboardApp import bjoern broker = RedisBroker(host="localhost", port=6379) broker.declare_queue("default") # 假设默认队列 dramatiq.set_broker(broker) app = DashboardApp(broker=broker, prefix="") bjoern.run(app, "127.0.0.1", 8080)
3. 项目的配置文件介绍
dramatiq_dashboard本身依赖于轻量级配置,主要通过环境变量或直接在代码中进行配置。并没有特定的配置文件需要管理。然而,你可以通过以下几种方式进行配置:
- 环境变量:例如,设置Redis连接参数,可以使用环境变量来配置Redis Broker。
- 代码内配置:直接在你的集成代码中设置
DashboardApp和RedisBroker的参数。 - Dramatiq的配置:利用Dramatiq的配置机制来调整行为,例如设置中间件顺序、错误处理等。
对于更复杂的需求,比如自定义路径、端口或其他特定行为,通常是在集成时通过函数调用来实现的。如果需要进一步的配置定制,可能需要查看源码中的示例或者查阅Dramatiq和Redis Broker的官方文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178