django-tasker 0.2.60

用法

您可以自由地从函数、类和实例方法创建任务。包装任务逻辑不需要样板函数。

使用django模型实例，任务将记住实例主键，加载实例并调用方法。

classSomeModel(models.Model):...@queueabledefupdate_this_instance(self,*args,**kwargs):...defmust_do_something(self):...self.update_this_instance.queue()...

对于普通的旧类对象，任务将调用它的classmethod。也支持正常功能。

classPocoClass(Object):@queueabledefdo_stuff_with_models(cls,limit):...@queueabledefbackground_job(cls,with_this,and_that):...PocoClass.do_stuff_with_models.queue(10)background_job.queue(foo,bar)

对参数序列化的支持有限

只要调用参数是json可序列化的，并且它们被序列化为一个TaskInfo.payload字段max_length，就支持它们。 我们不需要保存太多信息，最好模型实例只保存足够的信息，以便参数化任务执行。

为什么不吃芹菜？

Celery太棒了！但有时这是一种过度的杀戮。这是一个完整的消息传递实现 您需要将任务发送给某个工作者并返回结果。

维护所有的基础设施只是为了每两个请求发送一封电子邮件似乎有点过分。

为什么不是RQ？

Python-RQ是超级的。但它需要Redis。当你的背景工作没有堆积起来的时候就没事了。 使用redis保存千兆字节的任务数据就像烧钱一样。

为什么数据库作为存储？

因为你已经有了它，这是最简单的存储方式。扇形分叉导致数百万 在任务中，唯一便宜的存储是磁盘。

为什么不解雇更多的工人呢？

有时你只是不能足够快地处理任务，例如，由于api限制。这更明智 及时储存并执行。