为Django/Celery应用打造炫酷进度条:Celery Progress Bars
2024-09-16 06:07:38作者:冯梦姬Eddie
在现代Web应用中,进度条不仅是用户体验的重要组成部分,更是后台任务管理的得力助手。如果你正在使用Django和Celery构建应用,那么你一定不想错过这个强大的工具——Celery Progress Bars。它为你的Django/Celery应用提供了即插即用的进度条功能,无需额外依赖,简单易用,且高度可定制。
项目介绍
Celery Progress Bars 是一个开源项目,专为Django和Celery用户设计。它允许你在Django应用中轻松集成进度条,实时显示Celery任务的执行进度。无论是文件上传、数据处理还是复杂的计算任务,Celery Progress Bars都能让你的用户清晰地了解任务的进展情况。
项目技术分析
技术栈
- Django: 一个高效、功能齐全的Python Web框架。
- Celery: 一个强大的分布式任务队列,广泛用于异步任务处理。
- JavaScript: 用于前端进度条的动态更新。
- WebSocket: 可选的WebSocket支持,提供更实时的进度更新。
核心功能
- 进度记录: 在Celery任务中轻松记录进度,并实时更新到前端。
- 进度显示: 通过简单的HTML和JavaScript代码,即可在页面中显示进度条。
- 结果展示: 任务完成后,自动显示任务结果。
- 高度定制: 支持多种自定义选项,包括进度条颜色、消息文本、进度更新频率等。
项目及技术应用场景
应用场景
- 文件上传与处理: 在文件上传过程中,实时显示上传进度,并在后台处理文件时显示处理进度。
- 数据导入与导出: 在数据导入或导出任务中,为用户提供实时的进度反馈。
- 复杂计算任务: 对于需要长时间运行的计算任务,进度条可以帮助用户了解任务的执行情况。
技术优势
- 无需额外依赖: 项目本身不依赖于其他第三方库,安装和使用都非常简单。
- 高度可定制: 提供了丰富的自定义选项,满足不同应用场景的需求。
- WebSocket支持: 可选的WebSocket支持,提供更实时的进度更新,提升用户体验。
项目特点
1. 简单易用
只需几行代码,即可在你的Django应用中集成进度条功能。无论是新手还是资深开发者,都能轻松上手。
2. 高度可定制
项目提供了丰富的自定义选项,包括进度条颜色、消息文本、进度更新频率等。你可以根据应用的需求,灵活调整进度条的外观和行为。
3. 实时反馈
通过WebSocket支持,进度条可以提供更实时的进度更新,让用户始终了解任务的最新进展。
4. 安全可靠
项目提供了多种安全选项,包括对进度条端点的访问控制,确保只有授权用户才能查看任务进度。
结语
Celery Progress Bars 是一个功能强大且易于使用的工具,为Django和Celery用户提供了即插即用的进度条功能。无论你是开发一个简单的Web应用,还是构建一个复杂的分布式系统,Celery Progress Bars都能帮助你提升用户体验,让你的应用更加专业和高效。
立即访问GitHub项目页面,开始为你的Django/Celery应用添加炫酷的进度条吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 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
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
661