
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.
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