Celery异步任务队列 目录结构树: 配置文件config.py: # 设置中间人地址 broker_url = 'redis://127.0.0.1:6379/1' 主main.py: import sys import os from celery import Celery from flask import Flask from flask_mail import Mail CELERY_DIR = os.path.dirname(os.getcwd()) sys.path.inser

http://www.factj.com/archives/543.html Flask-AppBuilder          - Simple and rapid Application builder, includes detailed security, auto form generation, google charts and much more. FlaskEx                   - UNKNOWN gourd                     - ea

2019-1-6 15:57:18 今天的是做了一个代码统计的demo 使用了数据库的连接池 参考连接 https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/8184686.html 我觉得 flask 的连接数据库目前有点麻烦,都是用pymysql 原生的sql 语句,并不像Django的orm来的快 也许还没学到后面 这个代码统计系统其实就是上传文件和解压文件,然后读取文件有多少行代码,其实也用到了数据库的增删改查 整体思路不难,主要用到了数据库连接池的一点,在f

Python中的使用标准queue模块就可以建立多进程使用的队列,但是使用redis和redis-queue(rq)模块使这一操作更加简单. Part 1. 比如首先我们使用队列来简单的储存数据:我们选用redis list类型,其他类型的数据操作可以参考这个文章 在redis_queue.py文件中: import redis class RedisQueue(object): def __init__(self, name, namespace='queue', **redis_kwargs

flask中的代码 from flask import Flask,request,render_template,redirect,session,jsonify import uuid import queue app = Flask(__name__) app.secret_key = 'asdfasdf' #定义一个字典,用于存放用户的queue 键为uuid USER_QUEUE = { } #在用户访问之前判断是否登录,注意这里的before_request没有括号 @app.bef

为了在后台运行任务,我们可以使用线程(或者进程). 使用线程(或者进程)的好处是保持处理逻辑简洁.但是,在需要可扩展的生产环境中,我们也可以考虑使用Celery代替线程.   Celery是什么? Celery是个异步分布式任务队列. 通过Celery在后台跑任务并不像用线程那么的简单,但是用Celery的话,能够使应用有较好的可扩展性,因为Celery是个分布式架构.下面介绍Celery的三个核心组件. 生产者(Celery client).生产者(Celery client)发送消息.在Fl

在测试环境使用uwsgi启动flask未成功 正常报错信息: *** Starting uWSGI 2.0.13.1 (64bit) on [Fri Sep 23 09:27:47 2016] *** compiled with version: 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-4) on 22 September 2016 11:24:15 os: Linux-2.6.32-431.el6.x86_64 #1 SMP Fri Nov 22 03:15:09 UTC

转自:http://www.jb51.net/article/86021.htm 任务异步化 打开浏览器,输入地址,按下回车,打开了页面.于是一个HTTP请求(request)就由客户端发送到服务器,服务器处理请求,返回响应(response)内容. 我们每天都在浏览网页,发送大大小小的请求给服务器.有时候,服务器接到了请求,会发现他也需要给另外的服务器发送请求,或者服务器也需要做另外一些事情,于是最初们发送的请求就被阻塞了,也就是要等待服务器完成其他的事情. 更多的时候,服务器做的额外事情,并

现在继续学习在集成的框架中如何使用celery. 在Flask中使用celery 在Flask中集成celery需要做到两点: 创建celery的实例对象的名字必须是flask应用程序app的名字,否则celery启动会失败: celery必须能顺利加载初始化文件. celery在flask中初始化 由于celery进程的运行和flask进程的运行是相互独立的,但是在框架中我们希望只使用一份配置文件,这样可以简化配置的工作. from celery import Celery from flas

s1617day3 内容回顾: Scrapy - 创建project - 创建爬虫 - 编写 - 类 - start_urls = ['http://www.xxx.com'] - def parse(self,response): yield Item对象 yield Request对象 - pipeline - process_item @classmethod - from_clawer - open_spider - close_spider 配置 - request对象("地址&quo

Awesome Flask  A curated list of awesome Flask resources and plugins Awesome Flask Framework Admin interface Authentication Authorization Database Database Migrations Session Cache Data Validation Email i18n Full-text searching Rate Limiting Task Que

一.线程锁 线程安全,多线程操作时,内部会让所有线程排队处理.如:list/dict/Queue 线程不安全 + 人(锁) => 排队处理 1.RLock/Lock:一次放一个 a.创建10个线程,在列表中追加自己,如下代码: import threading v = [] def func(arg): v.append(arg) print(v) for i in range(10): t = threading.Thread(target=func, args=(i,)) t.start()

现在继续学习在集成的框架中如何使用celery. 在Flask中使用celery 在Flask中集成celery需要做到两点: 创建celery的实例对象的名字必须是flask应用程序app的名字,否则celery启动会失败: celery必须能顺利加载初始化文件. celery在flask中初始化 由于celery进程的运行和flask进程的运行是相互独立的,但是在框架中我们希望只使用一份配置文件,这样可以简化配置的工作. from celery import Celery from flas

之前写过一篇<CentOS 下部署Nginx+Gunicorn+Supervisor部署Flask项目>,最近对该工程的功能进行了完善,基本的功能单元测试也做了. 觉得也是时候进行一下压力测试了,所以利用Jmeter对部署到服务器的项目进行了简单的压力测试.在之前的笔记中写过,这个API的资源获取,为了不对数据库造成大量的读取压力,采用了Redis进行缓存,所以大量的GET方法下的接口都很坚挺,基本没有出乱子,但是在其中一个需要Log数据到Mysql的接口出问题了,具体表示是数据库插入失败.检

A curated list of awesome Flask resources and plugins Awesome Flask Framework Admin interface Authentication Authorization Database Database Migrations Session Cache Data Validation Email i18n Full-text searching Rate Limiting Task Queue Exception tr

Sqlalchemy flask-sqlalchemy的session是线程安全的,但在多进程环境下,要确保派生子进程时,父进程不存在任何的数据库连接,可以通过调用db.get_engine(app=app).dispose()来手动销毁已经创建的engine,然后再派生子进程. 最近线上的项目总是会报出数据库连接相关的错误,比如“Command out of Sync”,“Mysql server has gone away”,“Lost databse connection”,“Packag

北京地铁出行线路规划系统项目总结 GitHub仓库地址:https://github.com/KeadinZhou/SE-Subway Demo地址:http://10.66.2.161:8080/ (校内网) 项目需求 实现一个帮助进行地铁出行路线规划的命令行程序 地铁线路图数据需要与执行程序解耦 支持查询单条线路的所有站点 支持查询任意两站之间通过最少站数的路线 算法设计 项目中最主要的点在于:找出两个站点之间通过最少站数的路线.该点对应的经典模型是"在一个无向图中找出两点之间的最短路径&q

本文的内容 如何用filebeat kafka es做一个好用,好管理的日志收集工具 放弃logstash,使用elastic pipeline gunicron日志格式与filebeat/es配置 flask日志格式与异常日志采集与filebeat/es配置 以上的配置 概况 我有一个HTTP请求,经过的路径为 Gateway(kong)-->WebContainer(gunicorn)-->WebApp(flask) 我准备以下流向处理我的日志 file --> filebeat -

Websocket简介 WebSocket是HTML5开始提供的一种在单个 TCP 连接上进行全双工通讯的协议.在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要做一个握手的动作,然后,浏览器和服务器之间就形成了一条快速通道.两者之间就直接可以数据互相传送.浏览器通过 JavaScript向服务器发出建立 WebSocket 连接的请求,连接建立以后,客户端和服务器端就可以通过 TCP 连接直接交换数据. Websocket本身是一个持久化的新协议,和http没有很大的关系,但websocke

一般请求都是由前端主动发起请求,后端响应,但有些情况必须要后端达到一定条件了才向前端相应数据,这就变成前端被动了.比如微信接收信息,只有别人给你发消息,你才能被动接收消息. 最近做了个项目,当有人经过摄像头的时候,经过人脸识别,把识别出来的信息主动返回给前端.这种情况可以通过后端阻塞的方式实现,也就是让前端先发送一个请求给后端,后端阻塞,直到达到某种条件再响应,前端获取到响应数据的时候立马重新发送一个请求. 可以通过queue的方式实现 from queue import Queue from

本文翻译自The Flask Mega-Tutorial Part XXII: Background Jobs 这是Flask Mega-Tutorial系列的第二十二部分,我将告诉你如何创建独立于Web服务器之外运行的后台作业. 本章致力于为应用程序中运行时间较长或复杂的异步任务进程进行优化.这些进程不能在请求的上下文中同步执行,因为这会在任务持续期间阻塞对客户端的响应.在第十章中,我将邮件的发送转移到后台线程中执行,以免阻塞响应. 虽然使用线程处理电子邮件是可以接受的,但当问题处理时间更长时