今天，我将与您分享Django的知识如何并发。其中，Django可以同时支持并发。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
本文目录清单：
1.如何使用django中的django-clery完成异步任务2. Django如何进行转发或映射？3。DJANGO并发是多线程或Epoll 4. Python高的并发网络框架5.在并发编程下6.如何在Django模型中管理和同时管理管理人员需要许多DJANGO应用程序来执行异步任务，以免延迟执行执行HTTP请求。Weyou还可以选择许多方法来完成异步任务。使用克莱里是一个更好的选择，因为克莱里
有了大量的社区支持，它可以完美扩展，与Django结合使用也很好。芹菜不仅可以在Django中使用，而且可以在其他地方使用。因此，一旦您学会使用克莱利，我
我们可以在其他项目中非常方便地使用它。
1.克莱里版本
这篇博客文章主要针对芹菜3.0.x。克莱里的早期版本可能有轻微的差异。
2. Cerry介绍
Clery的主要用途是执行异步任务。您可以选择扩展或定期执行功能。为什么需要执行异步任务？
首先，假设用户正在启动请求并等待返回请求。在此请求背后的视图函数中，我们可能需要执行长期的过程任务。目前，我们可能
它可能远大于用户公差的范围。当不需要立即执行此任务时，我们可以使用Clery在后台执行，而不会影响用户浏览Web。
当涉及到，我们通常无法确定它花费的时间。
第二个是定期执行常规任务。例如，您需要每小时检查天气预报，然后将数据存储到数据库中。我们可以编写此任务，然后让芹菜执行
Web应用程序可以获取最新的天气预报信息。
我们在这里谈论的任务是python函数（函数）。定期执行任务可以延迟执行此功能。我们可以使用Clery将功能延迟5分钟5分钟。
任务1并传递参数（1、2、3）。或者我们也可以每天午夜运行该功能。
我们偏向项目中的项目，这对于访问统一数据库和Django设置的任务很方便。
准备好任务后，芹菜会将其放在队列队列中。队列存储任务列表。我们可以使用多个队列，但是为简单起见，我们在这里只使用一个。
将任务任务放在队列中就像加入TODO列表一样。为了使任务运行，我们还需要在其他线程中运行艰苦的工作。工人观察实时行动的任务，然后一一运行。
一些任务。您可以在不同的服务器上使用多个工人。同样，为简单起见，我们只使用一个工人。
我们将在以后讨论队列，工人和另一个非常重要的过程。接下来，让我们这样做：
3.安装克莱里
我们可以使用PIP在vietualenv中安装：
PIP安装django-clery
4. Django设置
我们暂时使用Django Runserver来启动Clery。和芹菜代理，我们使用Django数据库代理实现。现在我们只需要知道克莱里芹菜
需要经纪人，您可以使用Django本身作为经纪人。（但是，当部署时，我们最好使用更稳定和高效的布拉克，例如Redis。）
在steratings.py中：
导入djcelery
djcelery.setup_loader（）
broker_url ='django：//'
Em
instasted_apps =（（
Em
'djcelery'，
'kombu.transport.django'，
Em
治愈
第一个和第二个项目是必要的，第三个项目告诉芹菜将Django项目用作经纪人。
添加到installed_apps中的djcelery是必要的。kombu.transport.django是基于Django的经纪人
最后创建芹菜所需的数据表。如果您将South用作数据迁移工具，请运行：
python manage.py迁移
否则，运行：（ Django 1.6或Django 1.7可以）
python manage.py syncdb
5.创建一个任务
如前所述，任务是Pyhton功能。但是芹菜需要知道此功能是任务，因此我们可以使用装饰器：@task。
在django应用程序目录中创建taske.py：
从芹菜导入任务
@任务 （）
def add（x，y）：
返回x + y
当settings.py运行中的djcelery.setup_loader（）时，Clery将在APPS Directory中的App Directory中的所有task.py文件中查看Appled_apps中的App Directory中的所有task Files，查找标记为任务的函数，并且预防。
将它们注册为Clery任务。
标记函数作为任务不会阻碍其正常执行。您仍然可以像往常一样称呼它：z = add（1，2）。
6.执行任务
让我们从一个简单的示例开始。例如，我们希望在用户发送请求并立即返回响应后执行任务异步，以免阻止请求，用户可以平稳访问
过程。然后，我们可以在Views.py的视图中使用.delay：
从myapp.tasks导入添加
Em
add.delay（2，2）
Em
克莱里将添加任务以排队并立即返回。在看到工人一侧的任务后，它将根据设置执行并将其从队列中删除。工人将执行以下一代。
代码：
导入myapp.tasks.add
myapp.tasks.add（2，2）
7.关于导入
应该注意的是，当IMPPRT任务时，它需要保持一致。因为执行djcelery.setup_loader（）时，任务基于installed_apps中的应用程序名称。
添加.tasks.function_name进行注册。如果由于不同的Python路径而使用不同的参考方法（例如，使用MyProject.myapp.tasks在tasks.py中导入的the。
添加表单），Cerly不会知道这是同一任务，因此可能会导致奇怪的错误。
8.测试
A。开始工人
如前所述，我们需要一个工人来执行任务。以下是如何在开发环境中启动工人的方法：
首先启动终端，例如开发Django项目，激活Virtualenv，切换到Django Project目录。然后启动django构建的Web服务器：Python Manage.py Runserver。
然后开始工人：
python manage.py芹菜工人-loglevel =信息
目前，工人将在终端运行并显示输出结果。
b。开始任务
打开新终端，激活Virtualenv，然后切换到Django项目目录：
$ python manage.py shell
从myapp.tasks导入添加
add.delay（2，2）
目前，您可以看到工人在工作窗口中执行任务：
[2014-10-07 08：47：08,076：info/mainprocess]从经纪人获得任务：myapp.tasks.add [e080e047-b2a2a7-af74-af74-d7d98b02fc]
[2014-10-07 08：47：08,299：info/mainprocess]任务myapp.tasks.add [e080e047-b2a2-43a2-43a7-af74-af74-d7d98b02fc]
9.另一个例子
让我们看一个更真实的示例，即views.py和tasks.py：
＃views.py
来自myApp.tasks导入do_something_with_form_data
def视图（请求）：
form = someform（request.post）
如果form.is_valid（）：
data = form.clenet_data
＃安排任务以稍后进行数据
do_something_with_form_data.delay（data）（数据）
返回render_to_response（...）
＃tasks.py
@任务
def do_something_with_form_data（数据）：
call_slow_web_service（data ['用户']，data ['text']，...）
10.调试
由于克莱里的操作需要启动多个组件，因此我们可能会错过一两个组件。因此，我们建议：
使用最简单的设置
使用Python调试和记录功能显示当前过程
11.渴望模式
如果在设置中的设置。py：
Celery_always_eager = true
然后芹菜以急切的模式运行，然后任务不需要添加延迟即可运行：
＃如果启用了急切的模式，则以下两行代码是相同的
add.delay（2，2）
添加（2，2）
12.查看队列
因为我们将Django用作经纪人，所以排在Django数据库中的队列。这意味着我们可以通过Django管理员查看队列：
＃admin.py
来自django.contrib导入管理
从kombu.transport.django导入模型为kombu_models
Admin.Site.Register（Kombu_models.message）
13.检查结果
运行异步任务后，芹菜将异步对象返回结果。您可以保存它，然后检查任务是否成功运行并返回结果：
＃views.py
结果= add.delay（2，2）
Em
如果结果。dready（）：
打印“任务已运行”
如果结果。Successful（）：
打印“结果为：％s”％结果。
别的：
如果是isInstance（结果，例外）：
打印“任务失败，原因是提出例外”
提高结果
别的：
打印“任务失败而没有提高例外”
别的：
打印“任务尚未运行”
14.常规任务
还有一种普通的牧师来执行常规任务。执行常规任务时，芹菜将通过芹菜过程完成。将维护芹菜。一段时间后，需要执行一定时间。
走路时，芹菜症将其添加到队列中。与工作过程不同，芹菜只需要一个。
启动CleryBeat：
python manage.py Clery Beat
有很多方法可以使芹菜执行常规任务。让我们先查看第一个，然后将常规任务存储在Django数据库中。即使在Django和Clery中运行的状态
方便地修改常规任务。我们只需要在设置中设置一个即可打开此方法：
＃settings.py
Celerybeat_scheduler ='djcelery.schedulers.databasescheduler'
将UWSGI用作Django网站服务器，并将NGINX用作转发服务器和静态资源服务器。
Django具有自身的效率，并且不使用Epoll/Kqueue。
很难说有多少人在线。
测试后，对于我的计算机，最初的Django项目的能力约为294。
相反，龙卷风是高性能的服务器。其文档的网络示例约为1324。
一个仅包含“ Hello World！”的静态文件在nginx上，约为2942
Python的网络框架
Django（大型，全面，模板，随附）
烧瓶（由Pocoo生产，这是一家精品店，带有Jinja2模板，可以更换））））
web.py（我还没有使用过，作者自杀了，主人是盲目的）
瓶子（只有一个文件框架，您需要自己构建整个开发系统）
Uliweb（由中文开发，也很好）
龙卷风（异步框架，适合长时间连接，例如在线聊天）
尽管据说Python框架充满了鲜花，但仍然有最大的框架，它是Django.Django的位置，主要称为：
①完美的文档，Django的成功，我认为很大一部分原因是归因于Django几乎完美的官方文档（包括Django Book）。
②一组完整的解决方案，例如Rails，提供了一套完整的解决方案（包括全堆栈框架 +电池），基本上需要的内容（例如：缓存，会话，feed，feed，orm，auth），以及所有djangocrecocretect由开发网站开发的Django本人基本上为您做了。因此，不必说开发效率很容易找到。它不在Django的源代码中。
③功能强大的URL路由配置，Django允许您设计一个非常优雅的URL。在Django中，您基本上可以对丑陋的获取参数说。
④自我服务背景，管理界面是对Django更具吸引力的Django。它使您在不编写代码行的情况下具有完整的背景管理界面。
该过程是计算机中最小的资源分配单位。一个过程中可以有多个线程，并且在同一过程中的线程共享资源；
过程和过程彼此隔离。
Python可以通过多进程使用多进程的多核优势，并且密集操作适用于多过程。
关于在基于Python的多探索模块中操作的过程：
叉，[复制“几乎所有资源” [支持文件对象/线程锁和其他传记] [UNIX] [在任何位置开始] [快速]
Spawn，[运行参数被动资源] [不支持文件对象/线程锁和其他传记] [UNIX，WIN] [主代码块启动] [慢速]
forkserver，[运行参数传输基本资源] [不支持文件对象/线程锁和其他传记] [UNIX的一部分] [主代码块启动]
官方文件：
示例1
示例2
案件：
过程的常见方法：
该过程是资源分配的最小单元。在每个过程中，它都维护其独立数据，并且不共享。
如果您想分享它们，则可以使用一些特殊的事情来实现。
共享内存
数据可以存储在共享内存映射用户或数组中。对于Exmple，以下代码[数据可以存储在带有值或数组的共享内存映射中。例如，以下代码]
服务器过程
Manager Object by Manager（）控制服务器Procestss Python对象和所有Processssssssssssssssssesssesssesssesssesssesssesssesssesssesssesssesssesssesssesssestsestsestsestsest
[Manager（）返回的Manager对象控制服务器进程，该进程保存了Python对象，并允许其他进程使用代理来操作这些对象。
多处理支持过程之间的两种类型的通信渠道
[支持两个过程之间的通信渠道]
队列
队列类是queue.queue的近乎克隆。对于Exmple
管道
管道（）函数返回一对由管道白色连接的连接对象是双面的。对于Exmple：
该函数返回通过管道连接的一对连接的对象，该对象默认为dual -time（两个-way）。例如：
以上是Python提供的过程之间的数据共享和交换的机制。它可以用作理解。它很少用于项目开发。在后来的项目中，第三方通常使用它来共享资源。例如：MySQL，Redis，Rediswait。
如果使用多个进程进行某些操作，以防止操作，则可以通过过程锁定避免使用。
显然，操作时多个过程将遇到问题。目前，您需要锁定：
注意：如果要在过程池中使用过程锁定，则必须根据管理器中的锁定和RLOCK来实现。
暂时的理解。
计算机提供：线程和过程用于实现并发编程（真实存在）。
Coroutine是程序员通过代码的事情（非现实存在）。
理事会也可以称为MICR -THEAD，这是用户状态中的上下文切换技术。
简而言之，实际上，它是实现编码块通过线程（来回跳跃）相互切换。
例如：
以上代码是正常的函数定义和执行。这两个函数中的代码是根据过程执行的，输出将输出：1、2、3和4。
但是，如果可以实现介入的Coroutine技术，则该功能可以看到代码切换执行，最终输入：1、3、2和4。
有很多方法可以在Python中实施公司，例如：
尽管以上两个都已实现，但这种编写代码的方式毫无意义。
此背部 - 和 - 孔执行可能会使程序的执行速度较慢（与串行相比）。
Coroutine如何更有意义？
通过上述内容发现，在处理IO请求时，Coroutine可以通过线程实现并发操作。
现在，许多Python框架都在支持企业，例如：Fastapi，Tornado，Sanic，Django 3，AioHTTP等，并且已经开发了越来越多的企业（并不是很多）。
1.我们在查询上使用select_for_update来告诉数据库锁定对象，直到交易完成为止。
2.在数据库中锁定一条线需要数据库事务 - 我们使用Django的Decorator Transaction.Atomic来定义交易。
3.我们使用类方法代替实例方法 - 我们告诉数据库锁定，然后将锁的对象返回给我们。然后，它是从数据库中获得的对象。这个对象不能保证我们不会被锁定。
4.帐户中的所有操作均在数据库交易中执行。
Django可以支持多少并发性的引入以及Django可以支持多少。我想知道您是否从中找到了所需的信息？如果您想进一步了解此信息，请记住要收集对该网站的关注。