RabbitMQ et Celery
Ici vous trouverez le code et les diapositives du meetup RabbitMQ et Celery du 27 février 2019. Tout le code a été fait sur Python 3.6.
L'installation de RabbitMQ peut varier en dépendant de votre système d'exploitation. Vous trouverez les instructions ici : https://www.rabbitmq.com/download.html.
Les répertoires rabbit et celery ont leur propre fichier requirements.txt. La création d'un environnement virtuel est une façon simple de les installer.
Par exemple, pour le répertoire rabbit:
> cd rabbit
> virtualenv -p python3 venv
...
> source venv/bin/activate
> pip install -r requirements.txt
...La même séquence de commandes est à faire dans le répertoire celery.
Le répertoire rabbit contient le code concernant la première partie du Meetup. Un producer.py envoie des messages au consumer.py, ce dernier se mettant en boucle infinie pour les recevoir.
Vous pouvez lancer un ou plusieurs consumers en faisant > python3 consumer.py.
Pour envoyer des messages, lancez le producer avec > python3 producer.py
consumer.py
> python consumer.py
On attend des messages {-_-}
On a reçu ce message: b'Coucou !' (^_^)producer.py
> python producer.py
Envoyé !
>Le répertoire Celery contient une application Django très basique (pas de base de données, pas de middleware, etc). Elle expose un endpoint /longRunningTask qui déclenche la tâche spécifiée sur views.py. Les tâches sont déclarées dans tasks.py.
`
views.py
# Quelques tâches qu'on a défini dans tasks.py
from meetup.tasks import run_long_task
...
def task_view(request):
"""
Cette view sera appelée à chaque requête arrivant sur "/longRunningTask".
Vous pouvez ici remplacer "run_long_task" pour la tâche que vous voulez exécuter.
"""
task = run_long_task.delay()
return HttpResponse('', status=200)Pour exécuter la tâche il suffit de lancer Django et Celery dans des processus différents.
Pour Django
> python3 manage.py runserver
Performing system checks...
System check identified no issues (0 silenced).
February 11, 2019 - 02:58:13
Django version 2.1.5, using settings 'meetup.settings'
Starting development server at http://127.0.0.1:8000/
Quit the server with CONTROL-C.Pour Celery
> celery -A meetup worker -l info -c 1
++++++ INITIALISATION DE LA TÂCHE
[email protected] v4.2.1 (windowlicker)
Darwin-18.0.0-x86_64-i386-64bit 2019-02-11 02:59:07
[config]
.> app: meetup:0x10b500b38
.> transport: amqp://guest:**@localhost:5672//
.> results: rpc://
.> concurrency: 1 (prefork)
.> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
[queues]
.> celery exchange=celery(direct) key=celery
[tasks]
. meetup.celery.debug_task
. meetup.tasks.get_band_details_task
. meetup.tasks.run_long_task
. meetup.tasks.run_retry_task
. meetup.tasks.run_time_limits_task
. meetup.tasks.save_artist
. meetup.tasks.search_artistIl suffit maintenant de lancer une requête à l'URL /longRunningTask.
Requête via CURL
> curl -X POST http://localhost:8000/longRunningTask/
Côté Django, vous devez voir la requête arriver et voir la réponse partir rapidement - sans devoir attendre que la tâche soit terminée.
Django
[11/Feb/2019 03:05:12] "POST /longRunningTask HTTP/1.1" 200 0Côté Celery vous verrez la tâche en exécution :
Celery
[2019-02-11 03:05:12,023: INFO/MainProcess] Received task: meetup.tasks.run_long_task[c911cf72-5f68-4271-9795-04738b09af98]
[2019-02-11 03:05:12,025: WARNING/ForkPoolWorker-1] >>>>> DÉBUT
[2019-02-11 03:05:13,026: WARNING/ForkPoolWorker-1] >>>>> FIN
[2019-02-11 03:05:13,049: INFO/ForkPoolWorker-1] Task meetup.tasks.run_long_task[c911cf72-5f68-4271-9795-04738b09af98] succeeded in 1.0249147209979128s: NoneVous pouvez aussi lancer le test déclaré dans test.py avec la commande suivante :
> python3 manage.py test
System check identified no issues (0 silenced).
.
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Ran 1 test in 1.019s
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