Avaliações e Detalhes do Produto python celery

Peso leve, agendador, reexecutar tarefas falhadas Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Interface baseada em comandos apenas, necessidade de adicionar suporte a GUI na compilação Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A parte mais útil do Celery é que ele pode usar uma infinidade de diferentes backends para distribuir e coordenar tarefas. Por exemplo, o Celery pode usar RabbitMQ, Redis ou Amazon SQS como brokers e backends. Através do SQLAlchemy, ele também pode se conectar com ainda mais backends de armazenamento, como PostgreSQL, SQLite e MySQL. Programar com Celery esconde detalhes intrincados dessas filas de mensagens e motores de banco de dados e parece muito pythônico, muito parecido com simplesmente chamar funções com alguns decoradores adicionados. Eu também adoro que seja de código aberto, então se eu não conseguir encontrar uma resposta na documentação, posso estudar o código-fonte para entender como o Celery se comporta em certos casos extremos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto da maior parte da experiência com o Celery, mas gostaria de ver mais exemplos não triviais na documentação e tutoriais. Por exemplo, ajuda muito saber o sistema de backend que você escolheu usar com o Celery. Cenários complexos de intermediação de mensagens podem ser resolvidos de forma elegante sem codificação se você souber como configurar o RabbitMQ. Programando o Redis diretamente através de scripts Lua, você pode ganhar algum desempenho e, por exemplo, melhorar o sistema de limitação de taxa do Celery. Acho que mais tutoriais que mostrem como esses—e outros—cenários podem ser resolvidos melhorariam significativamente a documentação do Celery. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como software, podemos facilmente codificar algo com sua estrutura centrada no desenvolvedor e incluí-lo na fila de tarefas e executá-lo. Acho que isso torna o produto ótimo. Também é muito importante que ele possa ser integrado com ferramentas de mensagens como RabitMQ e Redis. Desta forma, o produto pode responder plenamente a todas as nossas necessidades. Se eu der uma pontuação ao produto, dou 85 de 100. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Os documentos do Python Celery podem às vezes ser confusos. Porque esses documentos contêm informações com dois significados diferentes. No entanto, em geral, estou muito satisfeito com a facilidade de uso e o desempenho do produto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Celery do Python é ideal para agendar tarefas, colocar tarefas em fila e gerar automação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que é desagradável é que, às vezes, todos os dados podem ser vazados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu gosto especificamente de como a arquitetura do Celery é baseada em filas de tarefas e no número de trabalhadores que podemos atribuir a cada fila de tarefas. Desta forma, um desenvolvedor pode distribuir uniformemente os trabalhos mais pesados para a tarefa do Celery com um maior número de trabalhadores. Sua compatibilidade com RabbitMQ e Redis torna mais conveniente trabalhar com ele. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, é uma dor de cabeça depurar erros no Python Celery. Eu pessoalmente enfrento um problema em que o Celery às vezes se reinicia completamente sem terminar as tarefas pendentes, desperdiçando assim toda a iteração de coleta e processamento de dados antes do reinício. Ainda não consegui encontrar uma solução confiável para esse problema. Então, eventualmente, preciso reinstalar o Celery sempre que enfrento isso, uma vez na vida. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usamos o Celery, em combinação com RabbitMQ e celery-beat, para executar tarefas periódicas, assim como algumas tarefas de longa duração iniciadas pelo usuário no servidor. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Algo que me incomoda é que a documentação do celery sobre programação dinâmica definida pelo usuário não é boa. Pode ser que eu não tenha a habilidade, por isso tive dificuldades. Tenho que trabalhar de outra forma para resolver o problema com o celery. Mas estou feliz com o celery. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu gosto do Celery em Python devido à sua organização voltada para desenvolvedores como um pacote de produto. Posso pegá-lo e começar a incorporar coisas e enviar com a fila de tarefas e executar fluxos.

Celery é escrito em Python, no entanto, o protocolo é implementado em qualquer linguagem. Ele também pode funcionar com diferentes linguagens usando webhooks. Há também um cliente Ruby chamado RClerey, um cliente PHP, um cliente Go e um cliente Node.js. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Este é um pedaço de programação de código aberto, então o suporte é, até certo ponto, restrito. Caso contrário, é uma ferramenta extraordinária. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Python Celery é uma ótima fila de tarefas assíncronas em tempo real e agendador, e acho que a melhor coisa é que este agendador de tarefas se concentra em executar simultaneamente, em vez de agendar e executar uma tarefa de cada vez. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Este é um software de código aberto, então o suporte é um pouco limitado. Caso contrário, é uma ótima ferramenta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Facilidade de integração com Django e Python. Também possui boa documentação para obter ajuda. Também possui bom suporte. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

problemas com gerenciamento de tarefas ao trabalhar com Redis. Redis não é a melhor opção para trabalhar com isso, especialmente ao trabalhar com Docker. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu gosto do Celery em Python por causa do seu formato orientado para desenvolvedores como um pacote de software. Posso pegá-lo e começar a construir coisas, implantar na fila de tarefas e executar fluxos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Python celery às vezes tem documentação ambígua e isso me confunde. Análise coletada por e hospedada no G2.com.