简介：许多朋友问有关Django如何进行异步处理的问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
本文目录清单：
1.使用django-clery完成python3.7中的异步任务2.除克莱里（Clery）外，django介质中还有什么？3.如何实现django的异步请求。如何使用django中的django-celery完成异步任务6. DJANGO配置Clery执行异步和同步任务（任务））
错误建议和讨论：
解决方案：
运行python manage.py芹菜工人-l信息错误：
参考：
解决方案：
注意：这是因为async在Python 3.7中用作关键字，因此，当Py文件显示与句子类似时。导入异步，基础，Python将报告一个错误。
解决：
可以使用APSCHEDULER或Linux本身实现轻巧的异步任务，例如简单的定时任务
重量级异步任务仍然最适合使用Clery+Redis。
您应该使用Django自己运行的开发服务器的示例，并在Django的文档中写入有关Manage.py的文档：
- 毫无用处
默认情况下，开发服务器是多线程。使用-NothReading选项禁用开发服务器中的线程用户。
换句话说，默认情况下，您使用https://www.shouxicto.com/article/manage.py.py runserver打开多个线程以服务于http请求，因此，尽管第一个请求仍在第二请求中，但第一个请求，第一个请求仍在第一个请求中。但是，已经打开了一个新线程以进行响应，它看起来像是“非阻止”工作模式。本质是多线程，而不是单个线程。我想禁用此行为。-NothReading参数：https：//www.shouxicto.com/article/manage.py runserver -nothreading。
Django实现了真实的 - 时间消息按钮。一旦数据库数据更改，实际 - 时间反应将用于使用页面上的系统真实 - 时间监视。异步运动必须在后台使用。
同时，有必要满足实际时间需求。用户提交任务后，您可以随时访问任务详细信息页面。在这里，用户可以实时查看任务的执行进度。对于异步任务，芹菜被用来将任务放在后台执行。
芹菜是基于Python开发的分布式异步消息任务队列。它可以轻松地实现任务的异步处理。它还提到了其用法“ NetEase LED设计”。Celery在处理任务时将记录数据库中此任务的进度。
消息推动直接找到一个专业平台，例如Aurora.shenzhen Hexunhua信息技术有限公司（Aurora Mobile，Nasdaq：JG），成立于2011年。它是中国领先的开发人员服务提供商。货币化服务有助于开发商的运营，增长和货币化。
许多Django应用程序需要执行异步任务，以免延迟HTTP请求的执行。我们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'
克莱里（Clery）是基于Python开发的简单，灵活和可靠的分布式任务队列框架。它支持使用任务队列在分布式计算机/流程/线程上执行任务计划。典型的生产者消费者模型主要由三个部分组成：
例如，系统在系统前批量介绍历史数据，发送文本消息，发送电子邮件和其他时间 - 耗费的任务
1.安装兔子。在这里，我们将RabbitMQ作为经纪人。安装完成后
Ubuntu Linux安装
CentOS Linux安装
Apple Mac安装需要配置
配置环境变量（Apple用户）
启动RabbitMQ服务器
2.安装克莱里
3.芹菜在Django项目中使用，Django项目目录结构（简化）如下
4.创建OA/CLERY.PY主文件
5.在OA/__ init__.py文件中添加以下内容，以确保Django启动时可以加载此应用程序
6.每个应用程序都会创建一个任务。Py文件，此处使用/tasks.py。
7. Views.py引用以使用此任务异步处理
8.启动克莱里
9.这样，在调用帖子方法时，可以异步地处理内部的添加
定时任务的使用方案非常普遍。例如，我需要定期向老板发送报告?
1. oa/clery.py文件添加以下配置以支持计时任务crontab
3.首发克莱里·比特（Start Clery Beat），芹菜已经开始了一个节拍过程，该过程一直在不断判断是否有执行的任务
结论：以上是首席CTO的所有内容都指出了有关Django如何处理异步的所有内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关如何处理Django如何处理异步的更多相关内容，请不要忘记此站点上的信息。