澳门新葡亰平台官网中文字符串编译后成乱码,

一、简介

  Celery是由Python开拓、轻巧、灵活、可信赖的布满式任务队列,其本质是劳动者花费者模型,分娩者发送任务到音讯队列,花费者担任处理职责。Celery侧重于实时操作,但对调整协助也很好,其每日能够管理数以百万计的职务。特点:

  • 粗略:熟谙celery的做事流程后,配置使用简便
  • 高可用:当职务推行倒闭或进行进程中产生一而再连续中断,celery会自动尝试再一次实施职务
  • 迅猛:一个单进程的celery每秒钟可管理上百万个义务
  • 利落:大致celery的次第零器件都能够被扩展及自定制

运用处景比方:

  1.web运用:当顾客在网址举行有个别操作须要不短日子完毕时,大家得以将这种操作交给Celery施行,直接重临给顾客,等到Celery执行到位之后文告客商,大大提好网址的现身以至顾客的体验感。

  2.职分场景:比方在运行场景下必要批量在几百台机械推行某个命令恐怕职责,那时候Celery能够轻易消除。

  3.准期任务:向依期导数据报表、定期发送布告形似处境,纵然Linux的布署任务可以帮自个儿完结,但是那多少个不便于管理,而Celery能够提供管理接口和增加的API。

最前面包车型地铁话:Smobiler是三个在VS意况中使用.Net语言来开荒APP的支付平台,也许比Xamarin更利于

 

(二〇一四年十月5日翻新:微软现已修复了Roslyn的那么些bug,详见 )

二、框架结构&工作规律

  Celery由以下三有个别组成:新闻中间件(Broker)、职分执行单元Worker、结果存款和储蓄(Backend),如下图:

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专门的学问规律:

  1. 职分模块Task包涵异步职务和准时职分。此中,异步职务日常在事情逻辑中被触发并发往新闻队列,而定期职务由Celery Beat进度周期性地将任务发往音信队列;
  2. 任务推行单元Worker实时监视音信队列获取队列中的职分实施;
  3. Woker施行完职分后将结果保存在Backend中;

意气风发、目的准样板式

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大家要兑现上海图书馆中的效果,须要如下的操作:

前些天,我们用VS2014编译了博客程序中的多少个前后相继集并揭橥上线。

消息中间件Broker

  音讯中间件Broker官方提供了好多预备方案,扶助RabbitMQ、Redis、亚马逊SQS、MongoDB、Memcached 等,官方推荐RabbitMQ。

1.从工具栏上的”Smobiler Components”拖动三个PieChart控件到窗体分界面上

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后日有园友反馈向我们叙述,个人博客分页突显小说列表的页面中,“上风华正茂页”“下大器晚成页”显示乱码:

职务施行单元Worker

  Worker是职责实施单元,担任从音信队列中抽出任务推行,它能够运转贰个恐怕多个,也能够运行在分化的机械节点,那正是其贯彻布满式的为主。

2.修改PieChart的属性

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结果存款和储蓄Backend

  Backend结果存款和储蓄官方也提供了无数的存款和储蓄格局扶助:RabbitMQ、 Redis、Memcached,SQLAlchemy, Django ORM、Apache Cassandra、Elasticsearch。

a.CenterText属性

在表中间突显文字“1236.00 费用金额”,如图1

而这么些地点的“上黄金年代页”“下生龙活虎页”字符串适逢其时是在大家昨日发布的次序聚焦定义的:

三、安装使用 

  这里自个儿使用的redis作为音信中间件,redis安装能够参照

Celery安装: 

pip3 install celery

b.DefaultColors属性

开垦集结编辑器,并点击加多,如图2、图3

图1 图2 图3
public class Pager : Control
{
    protected string PreviousText = "上一页";
    protected string NextText = "下一页";

    //...
}

简轻松单利用

  目录结构:

project/
├── __init__.py  
├── config.py
└── tasks.py

各目录文件申明:

__init__.py:初阶化Celery以至加载配置文件

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from celery import Celery
app = Celery('project')                                # 创建 Celery 实例
app.config_from_object('project.config')               # 加载配置模块

config.py:  Celery相关配置文件,越来越多陈设仿照效法:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置,使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置,这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置

CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个
    'project.tasks',
)

tasks.py :职务定义文件

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

from project import app
@app.task
def show_name(name):
    return name

启动Worker:

celery worker -A project -l debug

次第参数含义:

  worker: 代表第运维的剧中人物是work当然还恐怕有beat等此外剧中人物;

  -A :项目路径,这里本人的目录是project

  -l:运维的日记等级,越来越多参数使用celery --help查看

查看日志输出,会发觉大家定义的天职,以致相关配置:

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  纵然起步了worker,可是大家还亟需通过delay或apply_async来将职责增加到worker中,这里大家透过人机联作式方法加多职分,并赶回AsyncResult对象,通过AsyncResult对象得到结果:

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AsyncResult除了get方法用于常用获取结果方法外还提以下常用艺术或性质:

  • state: 重回义务状态;
  • task_id: 重回职分id;
  • result: 重回职分结果,同get()方法;
  • ready(): 推断义务是不是以致有结果,有结果为True,不然False;
  • info(): 获取任务新闻,暗中认可为结果;
  • wait(t): 等待t秒后获得结果,若职责施行实现,则不等待直接得到结果,若职责在实行中,则wait时期一贯不通,直到超时报错;
  • successfu(): 推断职责是不是成功,成功为True,不然为False;

c.Load事件(增添数码卡塔尔

VB:
    Private Sub TestChart2_Load(sender As Object, e As EventArgs) Handles MyBase.Load
        Dim matTable As New DataTable
        matTable.Columns.Add("XMember", GetType(String))
        matTable.Columns.Add("YMember", GetType(Integer))

        For i As Integer = 1 To 4 Step 1
            Dim row As DataRow = matTable.NewRow
            matTable.Rows.Add(row)
        Next
        matTable.Rows(0)("XMember") = "餐饮"
        matTable.Rows(1)("XMember") = "住宿"
        matTable.Rows(2)("XMember") = "长途"
        matTable.Rows(3)("XMember") = "通讯"

        matTable.Rows(0)("YMember") = 740.0
        matTable.Rows(1)("YMember") = 280.0
        matTable.Rows(2)("YMember") = 147.0
        matTable.Rows(3)("YMember") = 69.0

        Me.PieChart1.DataSource = matTable
        Me.PieChart1.DataBind()

    End Sub

C#:
    private void TestChart2_Load(object sender, EventArgs e)
    {
        DataTable matTable = new DataTable();
        matTable.Columns.Add("XMember", typeof(string));
        matTable.Columns.Add("YMember", typeof(int));
        for (int i = 1; i <= 4; i += 1)
        {
            DataRow row = matTable.NewRow();            
            matTable.Rows.Add(row);
        }

        matTable.Rows[0]["XMember"] = "餐饮";
        matTable.Rows[1]["XMember"] = "住宿";
        matTable.Rows[2]["XMember"] = "长途";
        matTable.Rows[3]["XMember"] = "通讯";

        matTable.Rows[0]["YMember"] = 740.0;
        matTable.Rows[1]["YMember"] = 280.0;
        matTable.Rows[2]["YMember"] = 147.0;
        matTable.Rows[3]["YMember"] = 69.0;

        this.PieChart1.DataSource = matTable;
        this.PieChart1.DataBind();
    }

然而明日我们并未变动那有些代码,断定不是大家前天代码修改引起的。

四、进级使用

  对于常见的义务以来或然满意不断大家的职务供给,所以还索要精通一些进级用法,Celery提供了重重调节措施,举例任务编排、依据职务状态实施不后生可畏的操作、重试机制等,以下会对常用高阶用法实行描述。

d.XAxisLabelMember属性

绑定X轴的值,如图4

于是乎,大家改用VS2012双重编写翻译了一下那些程序集,更新之后,乱码立马消失。

准时职责&安插职分

  Celery的提供的依期职分重大靠schedules来产生,通过beat组件周期性将任务发送给woker推行。在示范中,新建文件period_task.py,并加上职分到安排文件中:

period_task.py:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app
from celery.schedules import crontab

@app.on_after_configure.connect
def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):
    sender.add_periodic_task(10.0, add.s(1,3), name='1+3=') # 每10秒执行add
    sender.add_periodic_task(
        crontab(hour=16, minute=56, day_of_week=1),      #每周一下午四点五十六执行sayhai
        sayhi.s('wd'),name='say_hi'
    )



@app.task
def add(x,y):
    print(x+y)
    return x+y


@app.task
def sayhi(name):
    return 'hello %s' % name

config.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置,使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置,这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置

CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个
    'project.tasks',
    'project.period_task', #定时任务
)

启动worker和beat:

celery worker -A project -l debug #启动work
celery beat -A  project.period_task -l  debug #启动beat,注意此时对应的文件路径

咱俩得以考察worker日志:

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还能透过配备文件措施钦命准期和陈设职务,这时的安顿文件如下:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

from project import app
from celery.schedules import crontab

BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置,使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置,这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置

CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个
    'project.tasks',
    'project.period_task',
)

app.conf.beat_schedule = {
    'period_add_task': {    # 计划任务
        'task': 'project.period_task.add',  #任务路径
        'schedule': crontab(hour=18, minute=16, day_of_week=1),
        'args': (3, 4),
    },
'add-every-30-seconds': {          # 每10秒执行
        'task': 'project.period_task.sayhi',  #任务路径
        'schedule': 10.0,
        'args': ('wd',)
    },
}

此时的period_task.py只必要登记到woker中就能够了,如下:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app

@app.task
def add(x,y):
    print(x+y)
    return x+y


@app.task
def sayhi(name):
    return 'hello %s' % name

生龙活虎律运行worker和beat结果和率先种艺术相通。越多详细的剧情请参照他事他说加以考察:

e.YAxisLabelMember属性

绑定Y轴的值,如图5

图4 图5

随时,用ILSpy反编写翻译了VS二零一四所编写翻译出的主次集的IL代码之后,真相大白:

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