我正在使用Celery Kombu和Amazon SQL.目标是能够删除已安排在某个特定日期时间的任务.我试过了from celery.task.control import revoke revoke(task_id)但这并没有改变任何事情.是否撤销未实施SQS传输？它背后是否有一些设计决策,或者只是缺少一些应该由一些“DeleteMessage”代码行实现的功能？解决方法:除非您使用RabbitMQ,否则最好提出一个用于撤销任务的自定义解决方案.例如.而不是执行任务,构建一个由两个组件组成的系统：调度...
我已经定义了后端配置如下.backends:- name: mybackendclass: B8options: public, dynamicinstances: 6并且Um创建了超过6个taskqueue实例并将目标指向了我的后端.class TestHandlerTest(RequestHandler):def get(self):for x in range(0, 100):taskqueue.add(url='/testhandler/', method='GET', params={'x': x},target='mybackend')return Response()class TestHandler(RequestHandler):def get(self):time.sleep(420)x = s...
我在使用Celery 3.1.8,Django 1.6.1和RabbitMQ进行定期任务时遇到了麻烦.我对当前的文档有点困惑,因为据我所知,不再需要django-celery来让Celery与Django一起运行.我有一种感觉,我没有正确地运行工作人员,但在寻找SO和google搜索解决方案之后,我需要帮助.有人能指出我正确的方向吗？ settings.py(不确定我是否需要这个,因为我的任务上有@periodic_task装饰器)CELERYBEAT_SCHEDULE = {'add-every-30-seconds': {'task': 'tasks.send...
如何在不运行单元测试期间创建的Celery任务的情况下捕获？ 例如,我想写一个看起来像这样的测试：def test_add_user_avatar():add_user_avatar(…)tasks = get_deferred_tasks(…)assert_equal(tasks[0], ResizeImageTask(…))具体来说,我不想使用ALWAYS_EAGER – 我的一些任务很慢,并且有自己的一组测试用例.我特别想断言我的前端代码正在创建正确的任务.解决方法:我的情况类似,我正在使用的策略是模拟调用Celery任务,然后检查运行...
上次说了如果通过dockerfile创建docker的镜像，接下来老铁们咱们通过创建好的镜像，创建容器，并且将代码映射到容器当中去，最终完成多任务端app抓取系统。源码：https://github.com/limingios/dockerpython.git （源码/「docker实战篇」python的docker-docker系统管理-基础概念（27））任务需求详解需要抓取三款应用的抖音，快手，今日头条，具体需要抓取的内容1.抓取抖音当前视频的作者数据2.抓取快手当前视频的作者数据3.抓取今...
我正在尝试设置一个将运行机器人测试的gradle任务. Robot使用python库与Selenium交互,以便通过浏览器测试网页.但不幸的是,似乎安装https://github.com/robotframework/Selenium2Library的唯一方法是通过pip – pip install robotframework-selenium2library.有没有办法让Gradle在我的任务中运行此命令？ 这就是我所拥有的： 的build.gradle：configurations {//...acceptanceTestRuntime {extendsFrom testCompile, runtime} } d...
async def run_check(shell_command):p = await asyncio.create_subprocess_shell(shell_command,stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=STDOUT)fut = p.communicate()try:pcap_run = await asyncio.wait_for(fut, timeout=5)except asyncio.TimeoutError:p.kill()await p.communicate()def get_coros(pcap_list):for pcap_loc in pcap_list:for pcap_check in get_pcap_executables():tmp_coro = (run_check('{args}'.format(e=sys.exe...
假设芹菜队列上的所有任务都在使用第三方API.但是,API有一个速率限制,我正在跟踪(有一个限制和每小时限制,我需要尊重).一旦达到速率限制,我想暂停新任务的消耗,然后在我知道自己很好的时候恢复. 我通过使用以下两个任务来实现这一目标：@celery.task() def cancel_api_queue(minutes_to_resume):resume_api_queue.apply_async(countdown=minutes_to_resume*60, queue='celery')celery.control.cancel_consumer('third_party', repl...
我正在使用一个任务(排队任务)来排队多个其他任务 – 扇出.当我尝试使用Queue.add,任务参数是一个包含超过5个元素的Task个实例的列表并且在事务中……我得到了这个错误.JointException: taskqueue.DatastoreError caused by: <class 'google.appengine.api.datastore_errors.BadRequestError'> Too many messages, maximum allowed 5还有另一种方法可以在事务中排队超过5个任务吗？ 要么… 也许我不需要交易,原因是： >我不在乎这些...
基本上我想要的是并行运行ML Pipelines.我一直在使用scikit-learn,我决定使用DaskGridSearchCV. 我有一个gridSearchCV = DaskGridSearchCV(管道,网格,评分=评估者)对象的列表,我按顺序运行每个对象：for gridSearchCV in list:gridSearchCV.fit(train_data, train_target)predicted = gridSearchCV.predict(test_data)如果我有N个不同的GridSearch对象,我希望尽可能多地利用所有可用资源.如果有资源同时并行运行2,3,4,…或N,我想这...
在机器学习多分类任务中有时候需要针对类别进行分层采样，比如说类别不均衡的数据，这时候随机采样会造成训练集、验证集、测试集中不同类别的数据比例不一样，这是会在一定程度上影响分类器的性能的，这时候就需要进行分层采样保证训练集、验证集、测试集中每一个类别的数据比例差不多持平。 下面python代码。 # 将数据按照类别进行分层划分 def save_file_stratified(filename, ssdfile_dir, categories):"""将文件分流到3个文件中...
我正在寻找一种方法或者可能是一种哲学方法,用于在python中执行类似GNU Make的操作.目前,我们使用makefile来执行处理,因为makefile非常适合并行运行并且更改单个选项：-j x.此外,gnu make已经内置了依赖堆栈,因此添加二级处理器或处理更多线程的能力只意味着更新该单个选项.我希望python具有相同的功能和灵活性,但我没有看到它. 举个例子：all: dependency_a dependency_b dependency_cdependency_a: dependency_dstuffdependenc...
我有一个任务,我每分钟使用celerybeat执行一次.它工作正常.但有时,任务运行需要几秒钟,因为运行任务的两个实例.这导致一些竞争条件搞砸了. 我可以(并且可能应该)修复我的任务以正常工作,但我想知道芹菜是否有任何内置的方法来确保这一点.我粗略的谷歌搜索和RTFM没有产生任何结果.解决方法:你可以add a lock,使用像memcached或只是你的数据库.
我试图找出如何使用Celery实现我的异步作业,而不是将它们与Celery实现联系起来. 如果我有一个接受要调度的对象的接口,例如callables(或者包装可调用的对象)：ITaskManager(Interface):def schedule(task):#eventually run task我可以使用treading模块实现它：ThreadingTaskManager(object)def schedule(task):Thread(task).start() # or similar但似乎芹菜不能做到这一点,对吗？解决方法:也许一个虽然相当丑陋的解决方案可能是定义...
所以我有一个由Django提供支持的网页.我在数据库中有很多用户,我想每隔5-10分钟对数据库中的每个用户运行一个特定的任务.最好的方法是什么？一次最多可以有1000个用户.Celery之类的东西对此有用吗？解决方法:Is something like celery usefull for this是的,Celery带有内置的perodic任务：Celery Beat. 另一种选择是PythonRQ与RQ Scheduler的组合.这是我在最近的一个项目中使用的,我对此非常满意.