使用MRQ实现多机并发执行任务

本文介绍了如何利用MRQ(一个Python库)在多机环境中并发执行任务。MRQ依赖于MongoDB和Redis,需要安装这两个服务。安装MRQ后,通过配置`mrq-config.py`文件,可以使用Task API的`Task.run`接口定义任务,以及Job API的`queue_job`方法将任务放入执行队列。

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

MRQ:https://github.com/pricingassistant/mrq

服务依赖

Python 2.7+
MongoDB >= 2.4
Redis >= 2.6

MRQ依赖redis和mongodb,需要分别安装mongodb,redis
安装mrq直接使用:pip install mrq

服务配置

参考:https://github.com/pricingassistant/mrq/blob/master/docs/configuration.md

mrq-config.py:

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
"""mongodb 配置"""
MONGODB_JOBS = "mongodb://127.0.0.1:27017/mrq"
"""Redis配置"""
REDIS = "redis://127.0.0.1:6379"
"""mrq-worker配置"""
QUEUES = ("test1", "default") # The queues to listen on.Defaults to default , which will listen on all queues.
GREENLETS 
【资源说明】 1.项目代码功能经验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通。 2.主要针对各个计算相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 本文介绍了基于QEM(Quadric Error Metrics,二次误差度量)的优化网格简化算法的C和C++实现源码及其相关文档。这一算法主要应用于计算图形学领域,用于优化三维模型的边形数量,使之在保持原有模型特征的前提下实现简化。简化的目的是为了提高渲染速度,减少计算资源消耗,以及便于网络传输等。 本项目的核心是网格简化算法的实现,而QEM作为该算法的核心,是一种衡量简化误差的数学方法。通过计算每个顶点的二次误差矩阵来评估简化操作的误差,并以此来指导网格简化过程。QEM算法因其高效性和准确性在计算图形学中广泛应用,尤其在实时渲染和三维打印领域。 项目代码包含C和C++两种语言版本,这意味着它可以在种开发环境中运行,增加了其适用范围。对于计算相关专业的学生、教师和行业从业者来说,这个项目提供了丰富的学习和实践会。无论是作为学习编程的入门材料,还是作为深入研究计算图形学的项目,该项目都具有实用价值。 此外,项目包含的论文文档为理解网格简化算法提供了理论基础。论文详细介绍了QEM算法的原理、实施步骤以及与其他算法的对比分析。这不仅有助于加深对算法的理解,也为那些希望将算法应用于自己研究领域的人员提供了参考资料。 资源说明文档强调了项目的稳定性和可靠性,并鼓励用户在使用过程中提出问题或建议,以便不断地优化和完善项目。文档还提醒用户注意查看,以获取使用该项目的所有必要信息。 项目的文件名称列表中包含了加水印的论文文档、资源说明文件和实际的项目代码目录,后者位于名为Mesh-Simplification-master的目录下。用户可以将这些资源用于种教学和研究目的,包括课程设计、毕业设计、项目立项演示等。 这个项目是一个宝贵的资源,它不仅提供了一个成熟的技术实现,而且为进一步的研究和学习提供了坚实的基础。它鼓励用户探索和扩展,以期在计算图形学领域中取得更深入的研究成果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值