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  1. Python celery原理及运行流程解析

  2. 主要介绍了Python celery原理及运行流程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：450kb
    • 提供者：weixin_38617196

  1. backend-challenge-源码

  2. 用于管理常规计划的API 入门： 与Docker一起运行 docker-compose up -d --build 进入： 本地运行 先决条件 Python3 Pip Virtual environment python Django Django Rest Framework Celery RabbitMQ 在继续安装之前，请激活您的虚拟环境。 正在安装 要安装要求： pip install -r requirements.txt 要进行数据库迁移： make migrate 要运行Re

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：weixin_42128676

  1. celery_sample:芹菜练习-源码

  2. 初始设定 雷迪斯 sh redis/run.sh Python pipenv install pipenv shell 运行客户端 python client.py -c ${count} 运行工人 celery -A task worker -Q ${queue_name} -l ${log_level} -c ${concurrency} -n ${worker_name} --prefetch-multiplier=1 #sample celery -A task worker -l i

  3. 所属分类：其它

  1. AIConferenceRoom:2019年第十届中国大学生服务外包创新创业大赛全国赛三等奖，A类，智能会议室系统主机子系统。项目演示地址www.bilibili.comvideoav49845717-源码

  2. AI会议室 2019年第十届中国大学生服务外包创新创业大赛全国赛三等奖，A类，智能会议室系统主机子系统。项目演示地址： ://www.bilibili.com/video/av49845717 该项目是2019年服务外包大赛竞赛作品，项目采用前细分分离技术，其中主要功能主要实现智能调度查询空余会议室，基于虹膜的人脸识别签到，自动开门，以及人声分离语音转写等功能。项目基于Python的Django rest框架框架开发，其中，用到了消息串口celery，和缓存redis等 由于这些代码完全由本人

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  1. DailyfreshProject:B2C电商平台项目源码（可做模板）-源码

  2. B2C电商平台 本项目基于Python的Django框架开发，用到的技术有mysql双机热备，celery异步通信，非关系数据库redis，fastDFS分布式文件系统，uwsgi + nginx，whoosh + haystack + jieba全部检索，事务回滚，并发访问控制，负载均衡，对接第三方（支付宝）支付等。 如何部署 1.先将项目clone到本地 git clone 2.进入自己创建的python3.7虚拟环境（传送门：如何创建虚拟环境执行pip install -r requir

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  1. cc_django:django项目生成器，由cookiecutter-源码

  2. 生成Django项目的Cookiecutter模板 项目支持 环境支持：开发环境，测试环境，生产环境 Django项目最佳实践 自定义用户模型支持 环境变量管理：从文件和系统环境变量中读取 生产环境配置支持（uwsgi） 支持pyenv自动创建virtualenv 按需加载常见依赖包及相关配置（grappelli，taggit，mdeditor）等 source2image启动脚本（支持uwsgi，celery worker，beat，flower独立运行） 自定义python版本支持（至少3.

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  1. collective.async:向Plone的各个方面添加异步功能，例如-源码

  2. 集体异步 目录 运作方式 修补了一些长时间运行的任务，例如删除内容，改为使用celery异步执行。简而言之，当编辑器执行一项长期任务时，将发生以下情况： 在Plone UI中，编辑器单击以触发操作（说删除） 修补的Python代码将执行一个任务，并返回Celery，而不是执行请求的操作，而是返回 将编辑器重定向到一个等待页面，该页面每5秒轮询一次服务器。 后台任务完成后，如果未修补代码，则将编辑器重定向回原始位置，应该继续执行步骤2。 发生了什么变化 对异步产品所做的大多数更改都在UI上进行，与

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：203kb
    • 提供者：weixin_42120283

  1. firex-blaze:将芹菜事件发送到Kafka巴士-源码

  2. FireX烈焰 FireX Blaze是一个轻量级进程，它从Celery接收数据并将其放在Kafka总线上。 简而言之，FireX是一个通用的自动化平台，它通过编写带有注释的Python代码来提供任务定义和执行。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_42133918

  1. python-celery-源码

  2. 芹菜演示 脚步 码头工人 运行RabbitMQ docker run --rm --name rabbit -d -p 5672:5672 -p 15672:15672 -e RABBITMQ_NODENAME=rabbitcelery -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=rabbit -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=rabbit rabbitmq:3-management # Can add also into docker run: -e R

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    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：weixin_42134234

  1. ExamplePythonCeleryRabbitMQ:这是消息队列python的示例-源码

  2. 示例PythonCeleryRabbitMQ 任务框架：Celery Rest框架：FLask消息代理：RabbitMQ

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  1. celery-template:简单的celery模板来演示链接和任务路由-源码

  2. 芹菜模板 描述 该模板演示了使用Python的框架执行异步任务的工作流。 它使用作为代理和结果后端。 该模板主要关注符合任务路由以及基本任务链，其中任务可以依赖于其他任务并且需要按顺序执行。 组织 calc # Application root ├── __init__.py # Celery app instance is imported here ├── celery.py # Celery configs liv

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：12kb
    • 提供者：weixin_42120541

  1. gocelery:go语言的分布式计算系统（python中的Celery go实现）-源码

  2. 芹菜 go语言的分布式计算系统（python中的Celery go实现） 项目介绍 项目结构 ├──a-test| #接口测试文件 ├── backends # 数据结构处理代码段 ├── brokers # 消息任务队列 ├── common # 公共部分 ├── config # 项目配置代码单 ├── log # 日志 ├── retry # 任务重发处理 ├── tasks # 消息任务处理 ├── tracing

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：weixin_42127835

  1. space-industry-源码

  2. 太空工业 这是一个基于Django的Web应用程序。后端使用RabbitMQ和Celery工人来处理定期任务 数据库基于SQLite3，但可以替换为postgresql或其他 安装。 克隆存储库（git clone https：// ....） 使用python 3.8或更高版本准备虚拟环境 激活虚拟环境 运行pip install -r requirements.txt以安装所有必需的python库 最终运行迁移（python3 manage.py makemigrations和＆pyth

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  1. mrq:Mr. Queue-使用Redis和gevent的Python中的分布式工作者任务队列-源码

  2. MRQ 是在mongo，redis和gevent之上构建的python分布式任务队列。 完整的文档可在上 为什么？ MRQ是一个自以为是的任务队列。 它的目标是像一样简单美观，同时具有接近性能 MRQ最初是在开发的，其初始功能集满足了具有异构作业（IO绑定和CPU绑定，许多小任务和一些大任务）的工作人员队列的需求。 主要特点 简单的代码：我们最初从Celery切换到RQ，因为Celery的代码非常复杂且晦涩难懂（ ）。 MRQ应该和RQ一样容易理解，甚至更容易扩展。 出色的：对所有事物

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    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：684kb
    • 提供者：weixin_42116791

  1. 网站功能：Созданфункционалнебольшоговеб-сайта。 主题：Python 3，HTML，Flask，Bootstrap，SQLite，Celery，Reddis-源码

  2. 网站功能：Созданфункционалнебольшоговеб-сайта。 主题：Python 3，HTML，Flask，Bootstrap，SQLite，Celery，Reddis

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    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：weixin_42110038

  1. flask-api-celery：带有Python Flask，SQLAlchemy，Celery和Redis的Restful api示例-源码

  2. Restapi 带有Python Flask，SQLAlchemy，Celery和Redis的Restful API示例 系统要求 Redis server, Python3.7, pip package installer 1.安装软件包 pip install --upgrade -r requirements.txt 2.创建迁移文件和表 - python migrate.py db init - python migrate.py db migrate - python migrate

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    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：weixin_42166261

  1. QUANTAXIS：QUANTAXIS支持任务调度，分布式分发的股票期货预算港股虚拟货币，数据回测模拟交易可视化多账户纯本地量化解决方案-源码

  2. QUANTAXIS量化金融策略框架 注意力！！！ QUANTAXIS无任何收费项目请勿相信任何渠道的私聊！ QUANTAXIS社区在可以自由发帖贴图和查看之前的问题 [点击右上角Star和Watch来跟踪项目进展！点击分叉来创造属于你的QUANTAXIS！] 量化财务框架 从数据爬取-清洗存储-分析回测-可视化-交易复盘的本地一站式解决方案 支持python / rust的数据下载自动运维（一种股/期货/预算/港美股/数字货币），支持可配置的自定义帐户和组合协议（QIFI），支持股票/期货

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  1. MATL在线：MATL在线解释器-源码

  2. MATL在线 这是编程语言（基于和的高尔夫语言）的基于Python的在线解释器。 该应用程序的实时版本托管在。 堆栈 该应用程序的核心是轻量级的Python Web框架 。 Javascr ipt前端和应用程序之间的双向通信由处理。 MATL代码和输入参数被提交到服务器，并且将任务分配给许多可用的工作进程之一。 每个工作进程都使用库与基础的实例进行通信，以评估提供的代码。 该进程的所有输出（包括文本和图形）都通过实时流回浏览器。 技术： 本地运行 在本地运行应用程序的最简单方法是使用 ，它将

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    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：90kb
    • 提供者：weixin_42135773

  1. mediacms：MediaCMS是一个现代的，功能齐全的开源视频和媒体CMS，使用PythonDjango和React编写，具有REST API-源码

  2. MediaCMS是功能齐全的现代开放源视频和媒体CMS。 开发它是为了满足现代Web平台用于查看和共享媒体的需求。 它可用于在几分钟之内建立中小型视频和媒体门户。 它主要使用现代堆栈Django + React构建，并包括REST API。 屏幕截图 Vanilla MediaCMS索引页面 播放器选项不同的视频页面 嵌入视频页面 产品特点 完全控制您的数据：自己托管！ 支持多种发布工作流程：公共，私有，不公开和自定义 现代技术：Django / Python / Celery，Rea

  3. 所属分类：其它

  1. 电子学习：django电子学习应用程序（django，python）-源码

  2. 我的学习 电子学习Django应用（django，python3） 去做 不错的布局 通过Google登录 API 芹菜工人 重设密码 搜寻表格 加载csv python3 load_reviews.py data/review.csv 开始芹菜 celery -A myelearning worker -l info -B

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