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我必须用我的 django ORM 数据做一些长时间(我想是 2-3 天)的任务。我环顾四周,没有找到任何好的解决方案。
django-tasks - http://code.google.com/p/django-tasks/没有很好的记录,我不知道如何使用它。
celery - http://ask.github.com/celery/对我的任务来说太过分了。 它适合长时间的任务吗?
所以,我需要做的是从我的数据库中获取所有数据或部分数据,例如:
Entry.objects.all()
然后我需要为每个 QuerySet 执行相同的函数。
我认为它应该在 2-3 天左右有效。
那么,也许有人会为我解释如何构建它。
P.S:目前我只有一个想法,使用cron和数据库来存储流程执行时间线。
最佳答案
使用 Celery 子任务。这将允许您启动一个长时间运行的任务(它下面有许多短期运行的子任务),并在 Celery 的任务结果存储中保留有关其执行状态的良好数据。作为一个额外的好处,子任务将分布在工作进程中,使您可以充分利用多核服务器甚至多台服务器来 reduce task 运行时间。
编辑:示例:
import time, logging as log
from celery.task import task
from celery.task.sets import TaskSet
from app import Entry
@task(send_error_emails=True)
def long_running_analysis():
entries = list(Entry.objects.all().values('id'))
num_entries = len(entries)
taskset = TaskSet(analyse_entry.subtask(entry.id) for entry in entries)
results = taskset.apply_async()
while not results.ready()
time.sleep(10000)
print log.info("long_running_analysis is %d% complete",
completed_count()*100/num_entries)
if results.failed():
log.error("Analysis Failed!")
result_set = results.join() # brings back results in
# the order of entries
#perform collating or count or percentage calculations here
log.error("Analysis Complete!")
@task
def analyse_entry(id): # inputs must be serialisable
logger = analyse_entry.get_logger()
entry = Entry.objects.get(id=id)
try:
analysis = entry.analyse()
logger.info("'%s' found to be %s.", entry, analysis['status'])
return analysis # must be a dict or serialisable.
except Exception as e:
logger.error("Could not process '%s': %s", entry, e)
return None
如果您的计算无法分离到每个条目的任务,您始终可以将其设置为一个子任务执行理货,一个子任务执行另一种分析类型。这仍然有效,并且仍然可以让您从平行主义中受益。
关于python - 任务管理守护进程,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/7373909/
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