celery 的日志里只输出日志 不输入标准打印…

重定向print输出到Mongo celery 本身用到logging.info 会输出 是celery的问题,还是logging初始化的时候就会有输出? 好像是celery 配合logging的问题 不同位置不同地方的```logging.getLogger(logname)```,只要logname相同,就会获取到同一个日志logging.它们设置的handler是同享的. 可以理解为,logging名相同则注册在内存里,每次getLogger时,内存里有就指向它,没有就新建一个. 也就是说…

简介 虽然Celery 编写的时候考虑了安全,但是它仍然应该认为是一个不安全的组件. 依据安全策略,你可以采取几个步骤使得你的 Celery 安装更加安全. 关注的领域 消息中间件 保障消息中间件不受不想要的访问是必须的,特别当它可以从外面访问时.默认情况下,工作单元确信他们从消息中间件后去的数据没有被篡改过.查看消息签名这一节获取更多如何使消息中间件连接更可信的信息. 第一道防御应该是在消息中间件前面放置一道防火墙,使得只允许白名单机器能访问. 记住防火墙配置错误和临时禁用防火墙在显示世界都是…

如果你看完本文还有兴趣的话,可以看看进阶篇:http://www.cnblogs.com/kangoroo/p/7300433.html 设想你遇到如下场景: 1)高并发 2)请求的执行相当消耗机器资源,流量峰值的时候可能超出单机界限 3)请求返回慢,客户长时间等在页面等待任务返回 4)存在耗时的定时任务 这时你就需要一个分布式异步的框架了. celery会是一个不错的选择.本文将一步一步的介绍如何使用celery和django进行集成,并进行分布式异步编程. 1.安装依赖 默认你已经有了pyt…

在使用django集成celery进行了异步调度任务之后,如果想对失败的任务进行跟踪或者告警,怎么做? 这里提供一个亲测的方法. 1.任务callback 假如你想在任务执行失败的时候,打印错误信息并且发出报警,该怎么搞.有两个方法: (1)link_error (2)on_failure/on_success link_error的方法比较爽,但是我没有亲测过,on_failure的方式,是当任务抛出异常的时候,会触发一些事件,提供给大家代码: 定义一个新类重写Task里的on_success…

在celery和flask框架中都有自带的logger使用方法.下面记录一下相关的使用. flask中使用logger flask中的app对象FLASK()自带了logger方法,其调用的方式为: from flask import current_app current_app.logger.error('this is a error') current_app.logger.info('this is a info') current_app.logger.warning('this i…

为root用户启动celery创建的脚本,该脚本的拥有者与使用者都必须是root .使用方法为 /etc/init.d/celeryd [start]|[stop]|[kill] 需增加两个文件 /etc/default/celeryd(配置脚本) 和 /etc/init.d/celeryd (启动脚本) 1.编辑 /etc/default/celeryd : # Names of nodes to start # most people will only start one node: CE…

确保任务不重叠解决方法: from celery import task from celery.five import monotonic from celery.utils.log import get_task_logger from contextlib import contextmanager from django.core.cache import cache from hashlib import md5 from djangofeeds.models import Feed…

摘要: 1.场景描述 2.flask介绍 3.celery介绍 4.项目伪代码记录 5.几个备注点 内容: 1.场景描述 最近在优化用户画像的东西,要开发一个给文本打标签的服务:我这边需要提供一个HTTP的异步回调接口,具体来说就是客户端请求我之后,我判断请求体有没有问题,如果没有返回200状态吗:之后开始我的具体计算逻辑,客户端不用关心这中间要消耗多长时间,当我计算完成之后通过调用另一个HTTP接口,把计算结果返还客户端. 2.flask介绍 这个最近才接触,所以不敢妄自总结.所以还是搬来官网…

celery异步任务: 环境准备 安装celery ,django-celery. 就是一个专注于实时处理和任务调度的分布式队列. 可以异步执行的任务交给后台处理,以防网络阻塞,减小响应时间 celery使用: 在工程目录下创建一个celery_tasks文件包用于保存celery异步任务. 在celery_tasks目录下创建config.py文件,用于保存celery的配置信息,储存在redis数据库中. broker_url = "redis://127.0.0.1/14" 在c…