
La partie la plus utile de Celery est qu'il peut utiliser une pléthore de différents backends pour distribuer et coordonner les tâches. Par exemple, Celery peut utiliser RabbitMQ, Redis ou Amazon SQS comme courtiers et backends. Grâce à SQLAlchemy, il peut également interagir avec encore plus de backends de stockage, comme PostgreSQL, SQLite et MySQL. Programmer avec Celery cache les détails complexes de ces files de messages et moteurs de bases de données et se sent très pythonique, un peu comme appeler simplement des fonctions avec quelques décorateurs ajoutés. J'aime aussi le fait qu'il soit open source, donc si je ne peux pas trouver une réponse dans la documentation, je peux étudier le code source pour comprendre comment Celery se comporte dans certains cas particuliers. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
J'aime la plupart de l'expérience Celery mais j'aimerais voir plus d'exemples non triviaux dans la documentation et les tutoriels. Par exemple, il est très utile de connaître le système backend que vous avez choisi d'utiliser avec Celery. Des scénarios complexes de courtage de messages peuvent être résolus élégamment sans coder si vous savez comment configurer RabbitMQ. En programmant Redis directement via des scripts Lua, vous pouvez gagner en performance et, par exemple, améliorer le système de limitation de débit de Celery. Je pense que plus de tutoriels montrant comment de tels scénarios—et d'autres—peuvent être résolus améliorerait considérablement la documentation de Celery. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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