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Cron dentro do Django com Celery

19 de Outubro de 2010, 0:00 , por Software Livre Brasil - 1Um comentário | Ninguém está seguindo este artigo ainda.
Visualizado 406 vezes
Ontem na parte da noite conversando com um conhecido ele falou que estava usando em um projeto o Celery, como ainda não conhecia vamos estudar este projeto. Gostei da forma que ele trabalha e como ele integra com o Django. Tenho em um projeto uma fila de processamento só que foi desenvolvido por mim e não tem todos os recursos que o Celery tem.

Vou explicar como usar o Celery com o Django em um exemplo simples, e como sempre basta usar a criatividade para desenvolver a sua necessidade.

Primeiramente temos que instalar dois pacotes Python para que possamos trabalhar com o Celery no Django, o django-celery e ghettoq. Caso tenhamos o easy_install instalado basta instalar os pacotes da seguinte forma:


$ easy_install django-celery
$ easy_install ghettoq


Caso não tenha vamos instalar:


$ cd /usr/src/
$ git clone http://github.com/ask/django-celery.git
$ cd django-celery
$ python setup.py build
$ python setup.py install
$ cd ..
$ git clone http://github.com/ask/ghettoq
$ cd ghettoq
$ python setup.py build
$ python setup.py install


Após instalar vamos criar um projeto para que possamos trabalhar com o Celery nele.

$ django-admin.py startproject celerytest
$ cd celerytest


Vamos editar o settings.py:


DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': 'test',
    }
}
...
CARROT_BACKEND = "ghettoq.taproot.Database"
INSTALLED_APPS = (
    ...
    'djcelery',
    'ghettoq',
)


Após declarar qual biblioteca o projeto em Django vai carregar podemos sincronizar o nosso database:
$ python manage.py syncdb


Temos que criar um arquivo chamado tasks.py, esse arquivo trabalha como o models de uma aplicação:
from celery.task.schedules import crontab
from celery.decorators import periodic_task

# this will run every minute, see http://celeryproject.org/docs/reference/celery.task.schedules.html#celery.task.schedules.crontab
@periodic_task(run_every=crontab(hour="*", minute="*", day_of_week="*"))
def test():    
    print "Tarefa de teste..."


Agora temos que dar start em nosso daemon Celery:


$ python manage.py celeryd -v 2 -B -s celery -E -l INFO
2010-10-19 05:34:44,215: WARNING/MainProcess] celery@program-8 v2.1.1 is starting.
[2010-10-19 05:34:44,216: WARNING/MainProcess] /usr/local/lib/python2.6/dist-packages/celery-2.1.1-py2.6.egg/celery/apps/
    worker.py:105: UserWarning: Running celeryd with superuser privileges is not encouraged!
  "Running celeryd with superuser privileges is not encouraged!")
[2010-10-19 05:34:44,216: WARNING/MainProcess] /usr/local/lib/python2.6/dist-packages/celery-2.1.1-py2.6.egg/celery/apps/
    worker.py:108: UserWarning: Using settings.DEBUG leads to a memory leak, never use this setting in a production environment!
  warnings.warn("Using settings.DEBUG leads to a memory leak, "
[2010-10-19 05:34:44,222: WARNING/MainProcess]  
Configuration ->
    . broker -> ghettoq.taproot.Database://guest@localhost/
    . queues ->
        . celery -> exchange:celery (direct) binding:celery
    . concurrency -> 2
    . loader -> djcelery.loaders.DjangoLoader
    . logfile -> [stderr]@INFO
    . events -> ON
    . beat -> ON
    . tasks ->
 . celerytest.lol.tasks.test
[2010-10-19 05:34:44,238: INFO/PoolWorker-2] child process calling self.run()
[2010-10-19 05:34:44,239: INFO/PoolWorker-3] child process calling self.run()
[2010-10-19 05:34:44,241: WARNING/MainProcess] celery@program-8 has started.
[2010-10-19 05:34:44,241: INFO/Beat] child process calling self.run()
[2010-10-19 05:34:44,241: INFO/Beat] Celerybeat: Starting...
[2010-10-19 05:35:00,537: INFO/MainProcess] Got task from broker: celerytest.lol.tasks.test[22d15af7-8fe9-4acd-bdde-06265004eb50]
[2010-10-19 05:35:00,760: WARNING/PoolWorker-3] firing test task
[2010-10-19 05:35:01,088: INFO/MainProcess] Task celerytest.lol.tasks.test[22d15af7-8fe9-4acd-bdde-06265004eb50] processed: None


Pronto ele esta rodando.

O Celery é um projeto muito bom só que ainda estamos enfrentando alguns bugs com processos pesado o pior que ele para de processar e não esta dando nem um retorno, por isso antes colocar em produção teste sua aplicação onde o Celery vai rodar.



Fonte: http://feedproxy.google.com/~r/pyAvelino/~3/sqMCGmCRD1Y/

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