
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.
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