Der hilfreichste Teil von Celery ist, dass es eine Vielzahl von verschiedenen Backends für die Verteilung und Koordination von Aufgaben nutzen kann. Zum Beispiel kann Celery RabbitMQ, Redis oder Amazon SQS als Broker und Backends verwenden. Durch SQLAlchemy kann es auch mit noch mehr Speicher-Backends wie PostgreSQL, SQLite und MySQL interagieren. Die Programmierung mit Celery verbirgt die komplizierten Details dieser Nachrichtenwarteschlangen und Datenbank-Engines und fühlt sich sehr pythonisch an, ähnlich wie das einfache Aufrufen von Funktionen mit einigen zusätzlichen Dekoratoren. Ich liebe auch, dass es Open Source ist, sodass ich, wenn ich keine Antwort in der Dokumentation finde, den Quellcode studieren kann, um zu verstehen, wie sich Celery in bestimmten Randfällen verhält. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich mag den größten Teil der Celery-Erfahrung, würde aber gerne mehr nicht-triviale Beispiele in der Dokumentation und den Tutorials sehen. Zum Beispiel hilft es sehr, das Backend-System zu kennen, das Sie mit Celery verwenden. Komplexe Nachrichtenvermittlungs-Szenarien können elegant ohne Programmierung gelöst werden, wenn man weiß, wie man RabbitMQ konfiguriert. Durch direktes Programmieren von Redis über Lua-Skripte kann man einige Leistung gewinnen und zum Beispiel das Ratenbegrenzungssystem von Celery verbessern. Ich denke, dass mehr Tutorials, die zeigen, wie solche und andere Szenarien gelöst werden können, die Celery-Dokumentation erheblich verbessern würden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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