Recensioni e Dettagli del Prodotto python celery

Leggero, pianificatore, riprova compiti falliti Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Interfaccia basata su comandi, è necessario aggiungere il supporto GUI nella build Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La parte più utile di Celery è che può utilizzare una miriade di diversi backend per distribuire e coordinare i compiti. Ad esempio, Celery può utilizzare RabbitMQ, Redis o Amazon SQS come broker e backend. Attraverso SQLAlchemy, può anche interfacciarsi con ancora più backend di archiviazione, come PostgreSQL, SQLite e MySQL. Programmare con Celery nasconde i dettagli intricati di quelle code di messaggi e motori di database e sembra molto pythonico, proprio come chiamare semplicemente funzioni con alcuni decoratori aggiunti. Amo anche il fatto che sia open source, quindi se non riesco a trovare una risposta nella documentazione, posso studiare il codice sorgente per capire come si comporta Celery in certi casi limite. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace la maggior parte dell'esperienza con Celery, ma mi piacerebbe vedere più esempi non banali nella documentazione e nei tutorial. Ad esempio, è molto utile conoscere il sistema backend che hai scelto di utilizzare con Celery. Scenari complessi di gestione dei messaggi possono essere risolti elegantemente senza programmare se sai come configurare RabbitMQ. Programmando Redis direttamente attraverso script Lua, puoi ottenere alcune prestazioni e, ad esempio, migliorare il sistema di limitazione della velocità di Celery. Penso che più tutorial che mostrano come tali—e altri—scenari possano essere risolti migliorerebbero significativamente la documentazione di Celery. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Un ottimo strumento per gli sviluppatori per gestire e programmare i compiti in formato coda, oltre a offrire facilità agli sviluppatori nel codificare. È molto facile da installare con un semplice comando pip e sei pronto per usarlo secondo le tue esigenze. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente di che, è veloce, facile da installare e fa un ottimo lavoro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Come software, possiamo facilmente programmare qualcosa con la sua struttura incentrata sullo sviluppatore e includerlo nella coda dei lavori ed eseguirlo. Penso che questo renda il prodotto eccezionale. È anche molto importante che possa essere integrato con strumenti di messaggistica come RabitMQ e Redis. In questo modo, il prodotto può rispondere pienamente a tutte le nostre esigenze. Se dovessi dare un punteggio al prodotto, darei 85 su 100. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

I documenti di Python Celery possono a volte essere confusi. Perché questi documenti contengono informazioni con due significati diversi. Tuttavia, in generale, sono molto soddisfatto della facilità d'uso e delle prestazioni del prodotto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Python Celery è il migliore per pianificare i compiti e i compiti in coda e la generazione di automazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La cosa che non piace è che a volte tutti i dati possono essere trapelati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace particolarmente come l'architettura di Celery sia basata su code di attività e sul numero di lavoratori che possiamo assegnare a ciascuna coda di attività. In questo modo, uno sviluppatore può distribuire uniformemente i lavori più pesanti a un'attività di Celery con un numero maggiore di lavoratori. La sua compatibilità con RabbitMQ e Redis lo rende più conveniente da utilizzare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte è un mal di testa fare il debug degli errori in Python Celery. Personalmente, mi trovo ad affrontare un problema in cui Celery a volte si resetta completamente senza finire i compiti in sospeso, sprecando così l'intera iterazione di raccolta e elaborazione dei dati prima del reset. Non sono ancora riuscito a trovare una soluzione affidabile a questo problema. Quindi, devo eventualmente reinstallare Celery ogni volta che mi capita, una volta ogni morte di papa. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Usiamo Celery, in combinazione con RabbitMQ e celery-beat, per eseguire compiti periodici, così come alcuni compiti di lunga durata avviati dall'utente sul server. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Qualcosa che mi infastidisce è che la documentazione di celery sulla programmazione dinamica definita dall'utente non è buona. Può darsi che io non abbia le competenze necessarie e che abbia avuto difficoltà. Devo lavorare in un altro modo per risolvere il problema con celery. Ma sono contento di celery. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace Celery in Python alla luce della sua organizzazione orientata agli sviluppatori come pacchetto prodotto. Posso prenderlo e iniziare a integrare cose e inviarle con la coda dei compiti e gestire flussi.

Celery è scritto in Python, tuttavia il protocollo è implementato in qualsiasi linguaggio. Può anche funzionare con diversi linguaggi utilizzando i webhook. C'è anche un client Ruby chiamato RClerey, un client PHP, un client Go e un client Node.js. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Questo è un pezzo di programmazione open source, quindi il supporto è in qualche modo limitato. Altrimenti, è uno strumento straordinario. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Python Celery è un'ottima coda di lavoro asincrona in tempo reale e pianificatore, e penso che la cosa migliore sia che questo pianificatore di lavoro si concentri sull'esecuzione concorrente anziché sulla pianificazione e l'esecuzione di un'attività alla volta. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Questo è un software open source, quindi il supporto è piuttosto limitato. Altrimenti, è un ottimo strumento. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Facilità di integrazione con Django e Python. Ha anche una buona documentazione per ottenere aiuto. Ha anche un buon supporto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

problemi con la gestione dei compiti quando si lavora con Redis. Redis non è la migliore opzione per lavorare con questo, specialmente quando si lavora con Docker. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.