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CeleryによるPythonベース非同期タスク処理
はじめに 例えば機械学習モデルを運用する際に、WebAPI形式で予測を提供するのは一般的な方法と言えます。ここで推論処理に時間がかかる場合には、リクエストに対するレスポンスだけ先に返しておき、処理の本体はバックグラウンドで非同期的に実行するという選択肢が存在します。 本記事では、Pythonベースの分散タスクキューツールであるCeleryを用いて、WebAPIへのリクエストに対応したタスクを非同期実行し、結果を確認するまでを紹介します。サンプルコードは以下に配置しました。 Celeryとは 公式ドキュメントの冒頭には以下のように書かれています。 Celery is a simple, flexible, and reliable distributed system to process vast amounts of messages, while providing operation
CeleryのMessage Priorities機能を利用した処理遅延の低減 - Nealle Developer's Blog
こんにちは、SREチームの宮後(@miya10kei)です。 バイクに乗っていて気持ちが良い季節になってきましたね🌸 メッセージキューを利用した非同期タスクを扱っていて、誰しも優先度順にタスクを処理したいなと思ったことがあるのではないでしょうか？ 今回はCeleryの機能を利用して実現することができたので紹介したいと思います。 Celeryってなに？ Celeryは分散メッセージキュー機能を提供するPythonベースのOSSです。 メッセージキューのBrokerとしてRedisやRabbitMQ、Amazon SQSなどを使用でき、分散環境での非同期タスクの実行を実現しています。 公式サイトを引用すると次の説明になりますね。 Celery is a simple, flexible, and reliable distributed system to process vast amou
Django+Flower+Celeryを導入する / Djangoの外側からCeleryを呼び出す - Qiita
Celeryとは 非同期のタスクキューです。RubyだとActiveJob、Sidekiq、Delayed_jobに相当します。ざっくり言うと非同期でアプリケーションを動かすためのフレームワークです。 DjangoにCeleryを導入する パッケージを追加 celery flower # Celeryのダッシュボード django-celery-results # タスクの状況を見れる django-redis # タスクのキューをredisにする場合 cached-property import os from celery import Celery os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'xxxxxx') # Django側の設定と同じにする app = Celery('proj') app.config_from_objec
本記事について Djangoでwebアプリを作っているときに非同期処理必須だなと思い、その導入について例を交えながら紹介しようかと思います。使うソフトはCelery（セロリ）、 ・django+Celeryによる非同期処理について ・Djangoで非同期処理を実装する方法 この辺の記事を参考にさせて頂き実装しました。 異動（20220204） いくつか修正もあったので下記に移動しました。 Djangoによる非同期処理実装(Cerery,Redis)
React+Socket.ioの画面からCelery経由でPythonプログラムを呼び出すやつ - Qiita
Pythonプログラム Windows環境だと -P solo を付けないと動かないので注意。あと、CeleryはWindowsを正式にはサポートしていないので、あくまでもテスト用とすること。 どこが素晴らしいのか Node.jsのサーバーからPythonプログラムを非同期で呼ぶようにすることで、Flask-SocketIOでゴリゴリ書くよりもシンプルかつコンパクトになる。たとえば、Pythonで書かれた機械学習のプログラムを呼び出したりなんかしても面白い。というか、まさにそれ用に作った。 その他 テスト用にRedisを無料で使いたい場合 RedisLabsで無料版あり。クレジットカードの登録等も不要。
Read this article in English エンジニアのみなさん、ちゃんとセロリ食べてますか？ はじめに CeleryはPython用の非同期タスク処理を行うためのライブラリです。タスクの同時実行数、ヘルスチェック、ブローカー、再スケジューリングなど、多くの設定項目があります。しかし、ドキュメントが古かったり探しづらかったりするため、最初のうちはうまくいかないことが多々あると思います。 Celeryを使いこなせるようになれば、大量のタスクを効率よく処理できます。この記事では、Celeryを本番環境で運用した経験から学んだことを共有したいと思います。 本番運用時に知っておくべき10のこと 1. ヘルスチェックは inspect ping コマンドを使う Celeryのワーカーのヘルスチェックは、inspect ping コマンドで行うのがおすすめです。 このコマンドを打つと、C
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Djangoでの非同期処理実装（Celery,Redis） - Qiita
【Python Celery】本番運用時に知っておくべき10のこと - Qiita
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