gearman python 实例

本文介绍了一个使用 Gearman 的 Python 客户端示例,包括 worker 和 client 的实现方式。通过示例代码展示了如何定义 worker 处理函数、注册任务以及如何从 client 提交任务并获取结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

FROM: http://www.ttlsa.com/distributed-processing-systems/gearman-python-example/

有关gearman的介绍,可以参见本博客之前的文章。

gearman的Python客户端使用蛮简单的。具体方法参见:http://pythonhosted.org//gearman/library.html

worker:

from  gearman import GearmanWorker
from var_dump import var_dump
import json
 
def worker_ttlsa.com(gearman_worker,job):
    var_dump(job.data)
    param = json.loads(job.data)
    sleep = param['sleep']
    return str(sleep)
 
def main():
    gw = GearmanWorker(['127.0.0.1:4730'])
    gw.register_task("worker_ttlsa.com", worker_ttlsa.com)
    gw.work()
 
if __name__ == "__main__":
    main()

client:

from gearman import GearmanClient
from var_dump import var_dump
import json
 
def main():
    gc = GearmanClient(['127.0.0.1:4730'])
    param = {'msg':'www.ttlsa.com', 'sleep':5}
     
    request = gc.submit_job('worker_ttlsa.com',json.dumps(param))
    var_dump(request.result)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

注意:worker一定要有retrun,且返回的内容必须是字符串。否则报下面的错误。

TypeError: Expecting byte string, got <type ‘NoneType’>

查看状态:

# telnet 127.0.0.1 4730
Trying 127.0.0.1...
Connected to 127.0.0.1.
Escape character is '^]'.
workers
36 127.0.0.1 - :
35 127.0.0.1 - : worker_ttlsa.com
.
status
worker_ttlsa.com    0       0       1
.

status输出分4个部分:已注册的任务,正在运行的任务,队列中的任务,可用的worker。



内容概要:文章基于4A架构(业务架构、应用架构、数据架构、技术架构),对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上,成本中心是成本控制的责任单元,负责成本归集与控制,而利润中心是利润创造的独立实体,负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面,两者都依托于SAP的CO模块,但功能有所区分,如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理,利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中,成本中心与利润中心存在多对一的关系,交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术,支持实时核算与跨系统集成。总结来看,成本中心和利润中心在4A架构下相互关联,共同为企业提供精细化管理和决策支持。 适合人群:从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员,以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。 使用场景及目标:①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制;②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心,优化业务流程;③提升企业对成本和利润的精细化管理水平,支持业务决策。 其他说明:文章不仅阐述了理论概念,还提供了具体的应用场景和技术实现方式,有助于读者全面理解并应用于实际工作中。
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