django下使用celery进行异步任务

本文介绍了一个使用Celery进行异步任务处理的配置案例,包括了如何设置多个消息中间件、任务序列化方式及一些高级配置选项。此外还提到了在使用gevent工作进程模型时对Psycopg2的打补丁操作。

虚拟环境:django,gevent,celery

项目根目录下celery_porject

import os

from celery import Celery

os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'project.settings')
app = Celery('project',
             broker=';'.join([
                 'amqp://rabbit:rabbit@rabbit_01:5672//mq',
                 'amqp://rabbit:rabbit@rabbit_02:5672//mq']),
             backend='amqp://',
             include=['app1.tasks1', 'app2.tasks2'])

app.conf.update(
    CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES=3600,
    CELERY_IGNORE_RESULT=True,
    CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD=300,
    CELERY_TASK_SERIALIZER='json'
)

if __name__ == '__main__':

    app.start()


run command:/usr/local/envs/project/bin/celery --workdir=/usr/local/project -A celery_project worker -l info -P gevent -c 1000 -Ofair

异步任务前添加:

import psycogreen.gevent
psycogreen.gevent.patch_psycopg()

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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