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.
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A questo recensore è stata offerta una carta regalo nominale come ringraziamento per aver completato questa recensione.
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