前提:kafka有同步,多线程,gevent异步和rdkafka异步四种模式.但是在与celery和gevent连用的时候,有的模式会出错. 下面是我代码运行的结果. 结论:使用多线程方式! 使用同步方式可以成功发送数据 def send_data_kafka(data): try: client = KafkaClient(hosts=broker_list) topic = client.topics[topic_name] with topic.get_sync_producer() as…

项目中需要使用python 向Kafka生产和消费数据,最初使用pykafka .后来发现pykafka不支持client.id. 最后,终于找到confluent-kafka. python kafka推荐使用confluent-kafka,官方推荐的. Confluent's Apache Kafka Python client confluent-kafka-python is Confluent's Python client for Apache Kafka and the Confl…

Celery 简介 除了redis,还可以使用另外一个神器---Celery.Celery是一个异步任务的调度工具. Celery 是 Distributed Task Queue,分布式任务队列,分布式决定了可以有多个 worker 的存在,队列表示其是异步操作,即存在一个产生任务提出需求的工头,和一群等着被分配工作的码农. 在 Python 中定义 Celery 的时候,我们要引入 Broker,中文翻译过来就是“中间人”的意思,在这里 Broker 起到一个中间人的角色.在工头提出任务的时…

Celery概述 关于celery的定义,首先来看官方网站: Celery(芹菜) 是一个简单.灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统,并且提供维护这样一个系统的必需工具. 简单来看,是一个基于python开发的分布式异步消息任务队列,持使用任务队列的方式在分布的机器.进程.线程上执行任务调度.通过它可以轻松的实现任务的异步处理, 如果你的业务场景中需要用到异步任务,就可以考虑使用celery, 举几个实例场景中可用的例子: 你想对100台机器执行一条批量命令,可能会花很长时间 ,但你不想让你的…

python协程详解,gevent asyncio 新建模板小书匠 #协程的概念 #模块操作协程 # gevent 扩展模块 # asyncio 内置模块 # 基础的语法 1.生成器实现切换 [1] import time def func1(): print(1) yield 1 time.sleep(1) print(2) def func2(): g=func1() next(g) func2() ------------结果: 1 [2] import time def func1():…

一.前言 由于工作原因使用到了 Kafka,而现有的代码并不能满足性能需求,所以需要开发高效读写 Kafka 的工具,本文是一个 Python Kafka Client 的性能测试记录,通过本次测试,可以知道选用什么第三方库的性能最高,选用什么编程模型开发出来的工具效率最高. 二.第三方库性能测试 1.第三方库 此次测试的是三个主要的 Python Kafka Client:pykafka.kafka-python 和 confluent-kafka,具体介绍见官网: pykafka:https…

原文链接:https://blog.csdn.net/freeking101/article/details/74707619 Celery 官网:http://www.celeryproject.org/ Celery 官方文档英文版:http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html Celery 官方文档中文版:http://docs.jinkan.org/docs/celery/ celery配置:http://docs.jinkan.o…

s1.py(配置任务文件) from celery import Celery import time my_task = Celery("tasks", broker="redis://127.0.0.1:6379", backend="redis://127.0.0.1:6379") # 为应用创建任务,func1 @my_task.task(name="Celery.celery.s1.func2") # 指定任务路径(…

Python数据科学手册Seaborn马拉松可视化里时分秒转化为秒数的问题 问题描述: 我实在是太懒了,问题描述抄的网上的哈哈哈:https://www.jianshu.com/p/6ab7afa059d1 在做Python Data Science Handbook的实例学习,4.16.3 案例:探索马拉松比赛成绩里,有提示将时分秒的时间化为秒的总数,以方便画图.书里给出的指令是: data['split_sec']=data['split'].astype(int)/1E9 data['fi…

部分来自 from: https://www.xncoding.com/2016/05/26/python/pycharm-remote.html 你是否经常要在Windows 7或MAC OS X上面开发Python或Web应用程序,但是它们最后需要在linux上面来运行呢? 我们经常会碰到开发时没有问题但是到了正式的Linux环境下面却出现问题.那么怎样保证开发环境跟运行环境的一致呢? 通常有两种方法解决.一种是使用PyCharm内置支持的Vagrant,这个教程可以参考Vagrant开发环…