python celery Reseñas y Detalles del Producto

Ligero, programador, reintentar tareas fallidas Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Interfaz basada en comandos solamente, necesita agregar soporte de construcción de GUI. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La parte más útil de Celery es que puede utilizar una gran variedad de diferentes backends para distribuir y coordinar tareas. Por ejemplo, Celery puede usar RabbitMQ, Redis o Amazon SQS como brokers y backends. A través de SQLAlchemy, también puede interactuar con aún más backends de almacenamiento, como PostgreSQL, SQLite y MySQL. Programar con Celery oculta los detalles intrincados de esas colas de mensajes y motores de bases de datos y se siente muy pythonic, muy parecido a simplemente llamar funciones con algunos decoradores añadidos. También me encanta que sea de código abierto, así que si no puedo encontrar una respuesta en la documentación, puedo estudiar el código fuente para entender cómo se comporta Celery en ciertos casos límite. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta la mayor parte de la experiencia con Celery, pero me gustaría ver más ejemplos no triviales en la documentación y los tutoriales. Por ejemplo, ayuda mucho conocer el sistema de backend que elegiste usar con Celery. Escenarios complejos de intermediación de mensajes se pueden resolver elegantemente sin codificación si sabes cómo configurar RabbitMQ. Al programar Redis directamente a través de scripts Lua, puedes ganar algo de rendimiento y, por ejemplo, mejorar el sistema de limitación de velocidad de Celery. Creo que más tutoriales que muestren cómo se pueden resolver tales—y otros—escenarios mejorarían significativamente la documentación de Celery. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una gran herramienta para que los desarrolladores gestionen y programen las tareas en formato de cola, así como también brinda facilidad a los desarrolladores para codificar. Es muy fácil de instalar con solo un comando pip y está listo para usar según sus necesidades. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada mucho, es rápido, fácil de instalar y hace un gran trabajo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como software, podemos codificar fácilmente algo con su estructura centrada en el desarrollador e incluirlo en la cola de trabajos y ejecutarlo. Creo que esto hace que el producto sea excelente. También es muy importante que pueda integrarse con herramientas de mensajería como RabbitMQ y Redis. De esta manera, el producto puede responder completamente a todas nuestras necesidades. Si le doy una puntuación al producto, le doy 85 de 100. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los documentos de Python Celery a veces pueden ser confusos. Porque estos documentos contienen información con dos significados diferentes. Sin embargo, en general, estoy muy satisfecho con la facilidad de uso y el rendimiento del producto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Python Celery es ideal para programar tareas, gestionar tareas en cola y generar automatización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que se desaprueba es que a veces todos los datos pueden filtrarse. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta especialmente cómo la arquitectura de Celery se basa en colas de tareas y en el número de trabajadores que podemos asignar a cada cola de tareas. De esta manera, un desarrollador puede distribuir uniformemente los trabajos más pesados a tareas de Celery con un mayor número de trabajadores. Su compatibilidad con RabbitMQ y Redis lo hace más conveniente para trabajar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces es un dolor de cabeza depurar errores en Python Celery. Personalmente enfrento un problema en el que Celery a veces se reinicia completamente sin terminar las tareas pendientes, desperdiciando así toda la iteración de recolección y procesamiento de datos antes del reinicio. No he podido encontrar una solución confiable a este problema todavía. Así que, eventualmente, necesito reinstalar Celery cada vez que enfrento esto, una vez en una luna azul. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usamos celery, en combinación con RabbitMQ y celery-beat, para ejecutar tareas periódicas, así como algunas tareas de larga duración iniciadas por el usuario en el servidor. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Algo que me molesta es que la documentación de celery sobre programación dinámica definida por el usuario no es buena. Puede ser que no tenga la habilidad y por eso tuve dificultades. Tengo que trabajar de otra manera para resolver el problema con celery. Pero estoy contento con celery. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta Celery de Python debido a su organización orientada al desarrollador como un paquete de productos. Puedo tomarlo y comenzar a incorporar cosas y enviar con la cola de tareas y ejecutar flujos.

Celery está escrito en Python, sin embargo, el protocolo se implementa en cualquier lenguaje. También puede trabajar con diferentes lenguajes utilizando webhooks. También hay un cliente Ruby llamado RClerey, un cliente PHP, un cliente Go y un cliente Node.js. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Este es un fragmento de programación de código abierto, por lo que el soporte está algo restringido. De lo contrario, es una herramienta extraordinaria. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Python Celery es una excelente cola de trabajos en tiempo real y asincrónica, y creo que lo mejor es que este programador de trabajos se centra en ejecutarse concurrentemente en lugar de programar y ejecutar una tarea a la vez. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Este es un software de código abierto, por lo que el soporte es algo limitado. De lo contrario, es una gran herramienta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Facilidad de integración con Django y Python. También tiene buena documentación para obtener ayuda. También tiene buen soporte. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

problemas con la gestión de tareas al trabajar con Redis. Redis no es la mejor opción para trabajar con esto, especialmente cuando se trabaja con Docker. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.