DjangoとCeleryでクローラを書きながら考えた由無し事 - Qiita
業務でもクローラを見ることが多いのですが、今回は新しくクローラ作るならとりあえずDjango+Celery使うだろうなぁということで、個人でサンプル書いて見つつ思ったところをつらつらと書いてみようと思います。 クローラの基本的な処理段階 クローラといっても人によって微妙に定義が違う状態で会話する事が多いのでとりあえず今回の対象は、 一定の条件に従ってWebページのリンクを収集する 各リンク内のページ内容をスクレイピングする スクレイピングした後の処理については、今回は対象外とする という前提でお話します。 今回のサンプルの構成 y-matsuwitter/django_sample_crawler 今回サンプル書く上での構成ですが、 Python 3.4.3 Django 1.9 Celery 3.1.19 lxml 3.5.0 requests 2.8.1 を利用し、下記を実施するものを
CELERY - BEST PRACTICES - Deni Bertovic
If you've worked with Django at some point you probably had the need for some background processing of long running tasks. Chances are you've used some sort of task queue, and Celery is currently the most popular project for this sort of thing in the Python (and Django) world (but there are others). While working on some projects that used Celery for a task queue I've gathered a number of best pra
Homepage | Celery: Distributed Task Queue
This document describes the current stable version of Celery (5.3). For development docs, go here. Celery - Distributed Task Queue¶ Celery is a simple, flexible, and reliable distributed system to process vast amounts of messages, while providing operations with the tools required to maintain such a system. It’s a task queue with focus on real-time processing, while also supporting task scheduling
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