Celery Singleton 项目教程
2024-09-10 06:52:29作者:蔡怀权
1. 项目目录结构及介绍
celery-singleton/
├── celery_singleton/
│ ├── __init__.py
│ ├── backend.py
│ ├── exceptions.py
│ ├── lock.py
│ ├── singleton.py
│ └── utils.py
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ ├── test_backend.py
│ ├── test_lock.py
│ ├── test_singleton.py
│ └── test_utils.py
├── setup.py
├── README.md
└── requirements.txt
目录结构介绍
-
celery_singleton/: 核心代码目录,包含实现 Celery Singleton 功能的主要模块。
- init.py: 初始化文件,使目录成为一个 Python 包。
- backend.py: 定义了与 Redis 后端交互的逻辑。
- exceptions.py: 定义了项目中可能抛出的异常。
- lock.py: 实现了分布式锁的逻辑。
- singleton.py: 核心模块,实现了 Singleton 任务的功能。
- utils.py: 包含一些辅助函数。
-
tests/: 测试代码目录,包含项目的单元测试。
- init.py: 初始化文件,使目录成为一个 Python 包。
- test_backend.py: 测试
backend.py模块的单元测试。 - test_lock.py: 测试
lock.py模块的单元测试。 - test_singleton.py: 测试
singleton.py模块的单元测试。 - test_utils.py: 测试
utils.py模块的单元测试。
-
setup.py: 项目的安装脚本,用于打包和分发项目。
-
README.md: 项目的说明文档,包含项目的介绍、安装方法、使用示例等。
-
requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
2. 项目的启动文件介绍
Celery Singleton 项目本身是一个库,没有直接的启动文件。它主要通过 celery_singleton.singleton.Singleton 类来实现 Singleton 任务的功能。用户需要在他们的 Celery 项目中引入并使用这个类。
使用示例
from celery_singleton import Singleton
from somewhere import celery_app
@celery_app.task(base=Singleton)
def do_stuff(*args, **kwargs):
time.sleep(4)
return 'I just woke up'
在这个示例中,do_stuff 任务被装饰为 Singleton 任务,确保在同一时间只有一个实例在运行。
3. 项目的配置文件介绍
Celery Singleton 项目依赖于 Redis 作为后端存储,因此需要配置 Redis 的连接信息。通常,这些配置信息会在 Celery 的配置文件中指定。
配置示例
# celeryconfig.py
# Redis 连接 URL
CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'
# Celery Singleton 配置
CELERY_SINGLETON_TEST_REDIS_URL = 'redis://localhost:6379/0'
配置项说明
- CELERY_BROKER_URL: Celery 的消息代理 URL,通常使用 Redis。
- CELERY_RESULT_BACKEND: Celery 的结果存储后端 URL,通常使用 Redis。
- CELERY_SINGLETON_TEST_REDIS_URL: Celery Singleton 测试使用的 Redis URL,通常与
CELERY_BROKER_URL和CELERY_RESULT_BACKEND相同。
通过这些配置,Celery Singleton 可以确保在分布式环境中防止重复执行任务。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0152- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112
热门内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
732
4.75 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
614
793
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++
1 K
1.01 K
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
433
393
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
145
237
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.17 K
151
暂无简介
Dart
983
252
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
348
402
昇腾LLM分布式训练框架
Python
166
198
🎉 (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
1.67 K
987