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所以 Celery 是一个 super 棒的库,但它的日志记录部分的文档并不是最好的,这让我来这里寻求帮助。
我现在的脚本是这样的(总结得很好):
import logging
from celery import Celery
from celery.utils.log import get_logger
from task import process
import config
logger = get_logger(__name__)
timber_handler = timber.TimberHandler(api_key=config.key,
level=logging.INFO)
logger.addHandler(timber_handler)
app = Celery('task',
broker=config.url,
backend='rpc://')
@app.task
def run_task():
status = get_status() # get alive or dead status
if status == 1:
logger.info("Task is running")
process()
@app.on_after_configure.connect
def task_periodic(**kwargs):
app.add_periodic_task(2.0, run_task.s(), name="Run Constantly")
# More tasks
tasks.py 文件中的进程函数是非常基本的函数,它可以调用 API 和 DB 获取一些信息,我希望能够将其记录到附加到 python 日志记录库的记录器 (timber.io),并且是日志的在线存储。
但是,我的主要问题是日志被发送到标准输出而不是木材日志。我看过 celery.signals 但文档不是很好。这里的任何帮助将不胜感激。谢谢。
最佳答案
你能试试这个吗?
import logging
import os
import sys
from celery import Celery
from celery.signals import after_setup_logger
app = Celery('app')
app.conf.update({
'broker_url': 'filesystem://',
'broker_transport_options': {
'data_folder_in': './broker/out',
'data_folder_out': './broker/out',
'data_folder_processed': './broker/processed'
},
'result_persistent': False,
'task_serializer': 'json',
'result_serializer': 'json',
'accept_content': ['json']})
logger = logging.getLogger(__name__)
for f in ['./broker/out', './broker/processed']:
if not os.path.exists(f):
os.makedirs(f)
@after_setup_logger.connect
def setup_loggers(logger, *args, **kwargs):
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
# add filehandler
fh = logging.FileHandler('logs.log')
fh.setLevel(logging.DEBUG)
fh.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh)
@app.task()
def add(x, y):
logger.info('Found addition')
logger.info('Added {0} and {1} to result, '.format(x,y))
return x+y
if __name__ == '__main__':
task = add.s(x=2, y=3).delay()
像这样启动worker:
celery worker --app=app.app --concurrency=1 --loglevel=INFO
并异步启动任务:
python app.py
我对其进行了更改,使其成为一个独立脚本,仅将文件系统用作消息代理(另外,我特意将 timber.io 处理程序替换为文件处理程序)。
这会将日志写入 logs.log
(将文件处理程序替换为 timber.io 处理程序,这应该可以解决您的问题)。
我遇到了一些困难,因为我无法使用 worker_hijack_root_logger=False
和 setup_logging
中定义的自定义记录器。
然而,在重新访问文档之后,我得出结论,不覆盖记录器而只是增加它是一个更好的选择:
If you’d like to augment the logging configuration setup by Celery then you can use the after_setup_logger and after_setup_task_logger signals.
另请参阅:http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/signals.html#after-setup-logger
关于python - 协助 celery 伐木,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52086417/
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