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至于布满式事务的贰个误会,模块和包

来源:http://www.zishawo.com 作者:注册送58元体验金app 人气:190 发布时间:2019-10-23
摘要:Clr 爬山涉水公共语言运营时,实践进程是 源码---托管代码(由语言编写翻译器生成)--加载公共语言运营时---施行代码 简短利用 目录结构跋山涉水的近义词 project/├── __init__.py ├

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Clr 爬山涉水公共语言运营时,实践进程是  源码---托管代码(由语言编写翻译器生成)--加载公共语言运营时---施行代码

简短利用

  目录结构跋山涉水的近义词

project/
├── __init__.py  
├── config.py
└── tasks.py

各目录文件表明跋山涉水的近义词

__init__.py:初叶化Celery以至加载配置文件

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from celery import Celery
app = Celery('project')                                # 创建 Celery 实例
app.config_from_object('project.config')               # 加载配置模块

config.py:  Celery相关配置文件,愈来愈多配备参照他事他说加以考察爬山涉水

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置,使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置,这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置

CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个
    'project.tasks',
)

tasks.py 爬山涉水任务定义文件

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

from project import app
@app.task
def show_name(name):
    return name

启动Worker:

celery worker -A project -l debug

逐个参数含义爬山涉水

  worker: 代表第运维的角色是work当然还也有beat等另外剧中人物;

  -A 跋山涉水的近义词项目路径,这里笔者的目录是project

  -l跋山涉水的近义词运营的日志等第,更加的多参数使用celery --help查看

查看日志输出,会意识我们定义的义务,以至相关陈设跋山涉水的近义词

图片 2

 

  即使起步了worker,可是我们还索要通过delay或apply_async来将职务增多到worker中,这里大家透过交互式方法增加任务,并回到AsyncResult对象,通过AsyncResult对象获得结果跋山涉水的近义词

图片 3

AsyncResult除了get方法用于常用获取结果方法外还提以下常用艺术或性质爬山涉水

  • state: 再次回到职责景况;
  • task_id: 重返职责id;
  • result: 重回义务结果,同get()方法;
  • ready(): 剖断职责是还是不是以致有结果,有结果为True,不然False;
  • info(): 获取职务音讯,默认为结果;
  • wait(t): 等待t秒后获得结果,若任务试行完毕,则不等待间接拿走结果,若任务在施行中,则wait期间从来不通,直到超时报错;
  • successfu(): 判别职分是还是不是成功,成功为True,否则为False;

4.模块的加载与改正

  每一个模块只被导入叁遍,归入到sys.modules中,假诺改造了模块中的内容,必需重启程序

String str_read = sr.ReadToEnd(); ``//从开始到末尾读取文件的所有内容,str_read 存放的就是读取到的文本

    using (TransactionScope ts = new TransactionScope())
    {
        SqlConnection conn;
        conn = new SqlConnection("server=.;uid=tkk123;pwd=aaaaaa");

        conn.Open();
        SqlCommand cmd = conn.CreateCommand();
        cmd.CommandText = "select 1 as tkk";
        cmd.ExecuteNonQuery();
        conn.Close();

        conn = new SqlConnection("server=.;uid=tkk123;pwd=aaaaaa");
        conn.Open();
        cmd = conn.CreateCommand();
        cmd.CommandText = "select 2 as tkk";
        cmd.ExecuteNonQuery();
        conn.Close();

        ts.Complete();
    }

    Console.WriteLine("OK");
    Console.ReadKey();

 

一、简介

  Celery是由Python开拓、轻巧、灵活、可信的遍及式职分队列,其本质是生产者花费者模型,生产者发送义务到音信队列,花费者负担管理职责。Celery侧重于实时操作,但对调治帮忙也很好,其每天能够拍卖数以百万计的天职。特点爬山涉水

  • 简简单单跋山涉水的近义词熟稔celery的劳作流程后,配置利用简便
  • 高可用跋山涉水的近义词当职务实践停业或举行进度中发生一而再中断,celery会自动尝试再一次实行职责
  • 十分的快跋山涉水的近义词一个单进度的celery每分钟可管理上百万个职责
  • 灵活爬山涉水差不离celery的依次零部件都足以被扩大及自定制

接纳场景比方爬山涉水

  1.web运用爬山涉水当客商在网址进行某些操作必要十分短日子完成时,大家得以将这种操作交给Celery实行,直接回到给客户,等到Celery推行到位未来文告客商,大大提好网址的出现以至客户的体验感。

  2.职务场景跋山涉水的近义词举个例子在运行场景下要求批量在几百台机器施行有些命令或许职责,此时Celery能够轻巧消除。

  3.依期职务跋山涉水的近义词向准时导数据报表、准期发送文告形似场景,纵然Linux的陈设职责能够帮自个儿落成,但是丰硕不便利处理,而Celery能够提供管理接口和增加的API。

3.模块的导入

  导入一个模块正是实行贰个模块

  模块导入的进度中发生了何等:

    1.找到这些模块

    2.决断这么些模块是或不是被导入过了

    3.即便未有被导入过:

      创造三个属于那些模块的命名空间

      让模块的名字指向那个空间

      试行那个模块中的代码

  给模块起小名:起了别称之后,就必须要使用这些模块的别称援引变量了

  导入多少个模块:

    import os,time

  标准建议:

    模块应该叁个叁个的导入:

      内置模块

      扩展(第三方)模块

      自定义模块

  from  import  

    模块导入的历程中发生了什么样:

      1.找到要被导入的模块

      2.判断那一个模块是还是不是被导入过

      3.倘若这么些模块没被导入过

        创立多少个属于那一个模块的命名空间

        执行这么些文件

        找到要导入的变量

        给导入的变量创造二个引用,指向要导入的变量

 1 #测试一:导入的函数read1,执行时仍然回到my_module.py中寻找全局变量money
 2 #demo.py
 3 from my_module import read1
 4 money = 1000
 5 read1()
 6 
 7 #测试二:导入的函数read2,执行时需要调用read1(),仍然回到my_module.py中找read1()
 8 #demp.py
 9 from my_module import read2()
10 def read1():
11     print("1")
12 read2()

比如当前有重名read1或许read2,那么会有覆盖效果

1 #测试三:导入的函数read1,被当前位置定义的read1覆盖掉了
2 #demo.py
3 from my_module import read1
4 def read1():
5     print("1")
6 read1()
7 执行结果:
8 from the my_module.py
9 1

from my_module import *把my_module中有着的不是以下划线(_)开头的名字都导入到当前地方

from my_module import *
print(money)
print(read1)
print(read2)

执行结果:
from the my_module.py
1000

如果my_module.py中的名字前加_,即_money,则frommy_module import *,_money不可能被导入

至于布满式事务的贰个误会,模块和包。模块引用中的景况:模块之间不容许循环引用

StreamReader sr = ``new StreamReader(path); ``//path是要读取的文件的完整路径

意料之外的专门的职业时有发生了,并不曾观察大家的以为的分布式事务!!!

==================关键词==================

松开钩子函数

  Celery在试行任务时候,提供了钩子方法用于在职务实践到位时候进行相应的操作,在Task源码中提供了累累境况钩子函数如爬山涉水on_success(成功后实行)、on_failure(战败时候试行)、on_retry(职务重试时候施行)、after_return(职务回到时候实践),在实行应用是我们只需求重写这个办法,完毕相应的操作就能够。

在以下示例中,我们传承修正period_task.py,分别定义五个职务来演示职分战败、重试、职责成功后进行的操作跋山涉水的近义词

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app
from celery.utils.log import get_task_logger
from celery import Task

logger = get_task_logger(__name__)

class demotask(Task):

    def on_success(self, retval, task_id, args, kwargs):   # 任务成功执行
        logger.info('task id:{} , arg:{} , successful !'.format(task_id,args))



    def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):  #任务失败执行
        logger.info('task id:{} , arg:{} , failed ! erros : {}' .format(task_id,args,exc))


    def on_retry(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):    #任务重试执行
        logger.info('task id:{} , arg:{} , retry !  einfo: {}'.format(task_id, args, exc))

@app.task(base=demotask,bind=True)
def add(self,x,y):
    try:
        a=[]
        a[10]==1
    except Exception as e:
        raise self.retry(exc=e, countdown=5, max_retries=1) # 出错每5秒尝试一次,总共尝试1次
    return x+y

@app.task(base=demotask)
def sayhi(name):
    a=[]
    a[10]==1
    return 'hi {}'.format(name)

@app.task(base=demotask)
def sum(a,b):
    return 'a+b={} '.format(a+b)

那会儿的布置文件config.py:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

from project import app
from celery.schedules import crontab

BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置,使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置,这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置

CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个
    'project.tasks',
    'project.period_task',
)

app.conf.beat_schedule = {
'add': {          # 每10秒执行
        'task': 'project.period_task.add',  #任务路径
        'schedule': 10.0,
        'args': (10,12),
    },
'sayhi': {          # 每10秒执行
        'task': 'project.period_task.sayhi',  #任务路径
        'schedule': 10.0,
        'args': ('wd',),
    },
'sum': {          # 每10秒执行
        'task': 'project.period_task.sum',  #任务路径
        'schedule': 10.0,
        'args': (1,3),
    },
}

然后重启worker和beat,查看日志跋山涉水的近义词

图片 4

 

6.模块搜索路线

  在第一遍导入有些模块时,会先反省该模块是还是不是已经被加载到内部存款和储蓄器中(当前实践文书的称呼空间对应的内部存款和储蓄器),假若有则一贯援引,若无,解释器则会搜索同名的内建立模型块,倘若还从未找到就从sys.path给出的目录列表中相继寻觅这些模块

为此模块的探寻顺序是:内部存款和储蓄器中已经加载的模块->内置模块->sys.path路线中含有的模块

 

while ((content = sr.ReadLine()) != null)//按行输出
{
f+=content;
}

      事务是数据库管理种类的一个基本概念,事务有着三个着力特性,即ACID爬山涉水原子性(Atomicity)、一日千里致性(Consistency)、隔断性(Isolation)和长久性(Durability),通过专业机制能够保险数据库的方兴日盛致性和完整性。

语言正是编写代码的应用的言语,有c# F# c++等

二、架构&职业原理

  Celery由以下三有的构成爬山涉水音信中间件(Broker)、职责实行单元Worker、结果存款和储蓄(Backend),如下图:

  图片 5

做事规律跋山涉水的近义词

  1. 任务模块Task包罗异步义务和定期职务。个中,异步职分日常在事情逻辑中被触发并发往新闻队列,而定期职责由Celery Beat进程周期性地将职务发往音讯队列;
  2. 职分奉行单元Worker实时监视音信队列获取队列中的职责实行;
  3. Woker实践完职务后将结果保存在Backend中;

7.包

  1.文书夹中有一个__init__.py文件

  2.是多少个模块的集纳

  3.无论是import方式照旧from..import格局,凡是在导入语句中(实际不是在应用时)遭受带点的,这是关于包才有的导入语法

  4.包是目录级的(文件夹级),文件夹是用来整合py文件(包的原形便是叁个富含__init__.py文件的目录)

  5.import导入文本时,爆发名称空间中的名字源于文件,import承包产能生的名号空间的名字如出意气风发辙来自文件,即包下的__init__.py,导入包本质正是在导入该文件

  6.导入一个包相当于实施了那一个包上面包车型大巴__init__.py文件

有关包相关的导入语句也分为import和from..import..三种,但不管哪一种,在什么样岗位,都服从三个标准:

      凡是在导入时带点的,点的左侧都一定要是一个包

对于导入后,在利用时就向来不这种范围了,点的左侧能够是包,模块,函数,类(他们都能够用点的章程调用自身的性质)

纯属导入:

  在进行一个py脚本的时候,这么些剧本以致那么些本子同级的模块中必须要用相对导入

  缺点:

    全体的导入都要从二个根目录下未来解释文件夹之间的涉及

    要是当前导入包的公文和被导入的包的职位关系产生了改换,那么富有的init文件都要做相应的调动

1 import glance
2 glance.__init__.py
3 import api
4 sys.path = [path]
5 glance.api.policy.get()

相对导入:

  无需去一再的改正路线

  只要一个包中的保有文件夹和文件的相对地点不发出变动,init文件就无需调解

  无需去关注当前以此包和被实行的公文之间的层级关系

  缺点:

    含有相对导入的py文件无法被平素施行

    必需放在包中被导入的调用手艺平常的利用

若果只是从包中程导弹入模块的话,就无需做其余多余的操作

假如愿意导入包的时候,能够顺便的把模块也导入进来,必要规划init文件夹

 

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