Tag: 芹菜

找出是否存在芹菜任务: 是否有可能找出具有特定任务ID的任务是否存在？当我试图获得地位时，我会一直等待。 >>> AsyncResult('…').status 'PENDING' 我想知道一个给定的任务ID是否是一个真正的芹菜任务ID，而不是一个随机的string。我想要不同的结果取决于是否有一个有效的任务为一个特定的ID。在过去可能有相同的ID有效的任务，但结果可能已经从后端删除。

为什么使用Celery运行计划任务优于crontab？: 考虑到芹菜已经是运行任务队列的堆栈的一部分（即它不会被添加只是为了运行crons，这似乎是一个矫枉过正的恕我直言）。它的“周期性任务”function如何可以作为crontab的替代品？具体寻找以下几点。主要优点/缺点crontab 使用芹菜比crontab更好的select Django具体使用案例：芹菜vs crontab运行基于django的周期性任务，当芹菜已被包含在堆栈中作为django- django-celery队列django任务。

如何dynamic添加/删除周期性任务到芹菜（celerybeat）: 如果我有一个函数定义如下： def add(x,y): return x+y 有没有办法dynamic地添加这个函数作为芹菜PeriodicTask并在运行时启动它？我想能够做一些像（伪代码）： some_unique_task_id = celery.beat.schedule_task(add, run_every=crontab(minute="*/30")) celery.beat.start(some_unique_task_id) 我也想用（伪代码）之类的东西来dynamic地停止或删除这个任务： celery.beat.remove_task(some_unique_task_id) 要么 celery.beat.stop(some_unique_task_id) 仅供参考我不使用djcelery，它允许您通过djangopipe理员pipe理定期任务。

用芹菜运行“独特”的任务: 我使用芹菜更新我的新闻汇总站点的RSS订阅源。我为每个feed使用一个@task，而且事情似乎很好。有一个细节我不确定如何处理：所有的提要每分钟更新一次@periodic_task，但是如果一个提要仍然从最后一个定期任务更新，当一个新的启动？（例如，如果Feed非常慢或脱机，并且任务被保留在重试循环中）目前我存储任务结果并检查他们的状态，如下所示： import socket from datetime import timedelta from celery.decorators import task, periodic_task from aggregator.models import Feed _results = {} @periodic_task(run_every=timedelta(minutes=1)) def fetch_articles(): for feed in Feed.objects.all(): if feed.pk in _results: if not _results[feed.pk].ready(): # The task is not finished yet continue _results[feed.pk] = update_feed.delay(feed) @task() def update_feed(feed): try: feed.fetch_articles() except socket.error, […]

芹菜任务，运行更多的任务: 我正在使用celerybeat来启动一系列辅助任务的主要任务。我已经完成了两项任务。有没有办法轻松做到这一点？ Celery是否允许从任务内运行任务？我的例子： @task def compute(users=None): if users is None: users = User.objects.all() tasks = [] for user in users: tasks.append(compute_for_user.subtask((user.id,))) job = TaskSet(tasks) job.apply_async() # raises a IOError: Socket closed @task def compute_for_user(user_id): #do some stuff compute从celerybeat调用，但是当它尝试运行apply_async时会导致IOError。有任何想法吗？

如何在不同的机器上安置芹菜工？: 我是芹菜新手。我知道如何安装和运行一台服务器，但是我需要将这个任务分配给多台机器。我的项目使用芹菜分配用户请求传递到一个Web框架不同的机器，然后返回结果。我阅读文档，但没有提到如何设置多台机器。我错过了什么？

Celery with RabbitMQ：AttributeError：'DisabledBackend'对象没有属性'_get_task_meta_for': 我正在运行芹菜教程的第一步。我们定义以下任务： from celery import Celery app = Celery('tasks', broker='amqp://guest@localhost//') @app.task def add(x, y): return x + y 然后调用它： >>> from tasks import add >>> add.delay(4, 4) 但是我得到以下错误： AttributeError: 'DisabledBackend' object has no attribute '_get_task_meta_for' 我正在运行芹菜工和rabbit-mq服务器。奇怪的是，芹菜工作者报告这个任务是成功的： [2014-04-22 19:12:03,608: INFO/MainProcess] Task test_celery.add[168c7d96-e41a-41c9-80f5-50b24dcaff73] succeeded in 0.000435483998444s: 19 为什么这不起作用？

如何禁止在芹菜腌制序列化: Celery默认使用pickle作为任务的序列化方法。正如常见问题中所述，这代表了一个安全漏洞。 Celery允许您使用CELERY_TASK_SERIALIZERconfiguration参数configuration如何序列化任务。但这并不能解决安全问题。即使任务使用JSON或类似的方式进行序列化，工作人员仍然会使用pickle序列化执行插入到队列中的任务 – 它们只是响应消息中的content-type参数。因此，任何可以写入任务队列的人都可以通过编写恶意的pickle对象来有效地执行worker进程。我怎样才能防止工作线程运行任务序列化与泡菜？

优点和缺点使用芹菜与RQ: 目前我正在从事python项目，需要实现一些后台作业（主要是电子邮件发送和大量数据库更新）。我使用Redis进行任务代理。所以在这一点上，我有两个候选人：芹菜和RQ 。我对这些工作队伍有一些经验，但我想请你们分享一下使用这些工具的经验。所以。什么优点和缺点使用芹菜与RQ。任何适合使用芹菜与RQ的项目/任务的例子。芹菜看起来相当复杂，但它是全function的解决scheme。其实我不认为我需要所有这些function。从另一方来说，RQ非常简单（例如configuration，集成），但它似乎缺less一些有用的function（例如任务撤销，代码自动重装）

首次更改主机名后，rabbitmq-server无法启动: 我为我的Django项目使用了django-芹菜。最后一天，我改变了我的电脑的主机名（我使用的是Ubuntu 12.04，编辑文件“/ etc / hostname”），并在下次重新启动后，django-celery出现故障 Consumer: Connection Error: [Errno 111] Connection refused. Trying again in 4 seconds… 经过对这个错误的一些研究，我可以发现，改变我的主机名从这里引起这个错误。我的rabbitmq启动日志显示文件：/ var / log / rabbitmq / startup_log Activating RabbitMQ plugins … ******************************************************************************** ******************************************************************************** 0 plugins activated: ERROR: epmd error for host "jinesh": nxdomain (non-existing domain) 我的startup_err文件是空的。当我跑步 root@jinesh:/home/jinesh# rabbitmqctl list_users Listing users … Error: […]