Hướng Dẫn Giao Dịch Cơ Sở Dữ Liệu Celery Và Django

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách ngăn một tác vụ Celery phụ thuộc vào giao dịch cơ sở dữ liệu Django thực thi trước khi cơ sở dữ liệu thực hiện giao dịch. Đây là một vấn đề khá phổ biến.

Mục tiêu

Sau khi đọc, bạn sẽ có thể:

1. Mô tả giao dịch cơ sở dữ liệu là gì và cách sử dụng nó trong Django
2. Giải thích tại sao bạn có thể gặp DoesNotExistlỗi trong Celery worker và cách giải quyết nó
3. Ngăn một tác vụ thực thi trước khi cơ sở dữ liệu thực hiện một giao dịch

Giao dịch cơ sở dữ liệu là gì?

Một giao dịch cơ sở dữ liệu là một đơn vị công việc được cam kết (áp dụng cho cơ sở dữ liệu) hoặc được hoàn tác (hoàn tác khỏi cơ sở dữ liệu) như một đơn vị.

Hầu hết các cơ sở dữ liệu sử dụng mẫu sau:

1. Bắt đầu giao dịch.
2. Thực hiện một tập hợp các thao tác và / hoặc truy vấn dữ liệu.
3. Nếu không có lỗi xảy ra, sau đó thực hiện giao dịch.
4. Nếu xảy ra lỗi, hãy khôi phục giao dịch.

Như bạn có thể thấy, giao dịch là một cách rất hữu ích để giữ cho dữ liệu của bạn tránh xa sự hỗn loạn.

Cách sử dụng các giao dịch cơ sở dữ liệu trong Django

Bạn có thể tìm thấy mã nguồn của bài viết này trên Github . Nếu bạn quyết định sử dụng mã này khi làm việc trong bài viết này, hãy nhớ rằng tên người dùng phải là duy nhất. Bạn có thể sử dụng trình tạo tên người dùng ngẫu nhiên cho mục đích thử nghiệm như Faker .

Đầu tiên chúng ta hãy xem chế độ xem Django này:

def test_view(request):
    user = User.objects.create_user('john', 'lennon@thebeatles.com', 'johnpassword')
    logger.info(f'create user {user.pk}')
    raise Exception('test')

Điều gì xảy ra khi bạn truy cập chế độ xem này?

Hành vi mặc định

Hành vi mặc định của Django là tự động gửi : Mỗi truy vấn được cam kết trực tiếp với cơ sở dữ liệu trừ khi một giao dịch đang hoạt động. Nói cách khác, với autocommit, mỗi truy vấn bắt đầu một giao dịch và cam kết hoặc quay trở lại giao dịch đó. Nếu bạn có một chế độ xem với ba truy vấn, thì từng truy vấn sẽ chạy từng truy vấn một. Nếu một trong hai thất bại, hai người còn lại sẽ được cam kết.

Vì vậy, theo quan điểm trên, ngoại lệ được nêu ra sau khi giao dịch được cam kết, tạo ra người dùng john.

Kiểm soát rõ ràng

Nếu bạn muốn có nhiều quyền kiểm soát hơn đối với các giao dịch cơ sở dữ liệu, bạn có thể ghi đè hành vi mặc định với transaction.atomic . Trong chế độ này, trước khi gọi một hàm xem, Django bắt đầu một giao dịch. Nếu phản hồi được tạo ra mà không có vấn đề, Django cam kết giao dịch. Mặt khác, nếu chế độ xem tạo ra một ngoại lệ, Django sẽ khôi phục giao dịch. Nếu bạn có ba truy vấn và một truy vấn không thành công, thì sẽ không có truy vấn nào được cam kết.

Vì vậy, hãy viết lại khung nhìn bằng cách sử dụng transaction.atomic:

def transaction_test(request):
    with transaction.atomic():
        user = User.objects.create_user('john1', 'lennon@thebeatles.com', 'johnpassword')
        logger.info(f'create user {user.pk}')
        raise Exception('force transaction to rollback')

Bây giờ user createhoạt động sẽ quay trở lại khi ngoại lệ được nâng lên, vì vậy cuối cùng người dùng sẽ không được tạo.

transaction.atomiclà một công cụ rất hữu ích có thể giữ cho dữ liệu của bạn có tổ chức, đặc biệt là khi bạn cần thao tác dữ liệu trong các mô hình.

Nó cũng có thể được sử dụng như một đồ trang trí như vậy:

@transaction.atomic
def transaction_test2(request):
    user = User.objects.create_user('john1', 'lennon@thebeatles.com', 'johnpassword')
    logger.info(f'create user {user.pk}')
    raise Exception('force transaction to rollback')

Vì vậy, nếu một số lỗi xuất hiện trong chế độ xem và chúng tôi không tìm thấy lỗi đó, thì giao dịch sẽ quay trở lại.

Nếu bạn muốn sử dụng transaction.atomiccho tất cả các chức năng xem, bạn có thể đặt ATOMIC_REQUESTSthành Truetrong tệp cài đặt Django của mình:

ATOMIC_REQUESTS=True

# or

DATABASES["default"]["ATOMIC_REQUESTS"] = True

Sau đó, bạn có thể ghi đè hành vi để chế độ xem chạy ở chế độ tự động gửi:

@transaction.non_atomic_requests

Ngoại lệ DoesNotExist

Nếu bạn không có hiểu biết vững chắc về cách Django quản lý các giao dịch cơ sở dữ liệu, bạn có thể khá bối rối khi gặp các lỗi ngẫu nhiên liên quan đến cơ sở dữ liệu trong Celery worker.

Hãy xem một ví dụ:

@transaction.atomic
def transaction_celery(request):
    username = random_username()
    user = User.objects.create_user(username, 'lennon@thebeatles.com', 'johnpassword')
    logger.info(f'create user {user.pk}')
    task_send_welcome_email.delay(user.pk)

    time.sleep(1)
    return HttpResponse('test')

Mã nhiệm vụ có dạng như sau:

@shared_task()
def task_send_welcome_email(user_pk):
    user = User.objects.get(pk=user_pk)
    logger.info(f'send email to {user.email} {user.pk}')

1. Vì chế độ xem sử dụng trình transaction.atomictrang trí, tất cả các hoạt động cơ sở dữ liệu chỉ được thực hiện nếu lỗi không xuất hiện trong chế độ xem, bao gồm cả tác vụ Cần tây.
2. Nhiệm vụ khá đơn giản: Chúng tôi tạo một người dùng và sau đó chuyển khóa chính cho nhiệm vụ để gửi một email chào mừng.
3. time.sleep(1)được sử dụng để giới thiệu một điều kiện chủng tộc.

Khi chạy, bạn sẽ thấy lỗi sau:

django.contrib.auth.models.User.DoesNotExist: User matching query does not exist.

Tại sao?

1. Chúng tôi tạm dừng trong 1 giây sau khi xếp hàng đợi nhiệm vụ.
2. Vì nhiệm vụ thực thi ngay lập tức, user = User.objects.get(pk=user_pk)không thành công khi người dùng không có trong cơ sở dữ liệu vì giao dịch trong Django chưa được cam kết.

Dung dịch

Có ba cách để giải quyết vấn đề này:

Vô hiệu hóa giao dịch cơ sở dữ liệu, vì vậy Django sẽ sử dụng autocommittính năng này. Để làm như vậy, bạn chỉ cần loại bỏ trình transaction.atomictrang trí. Tuy nhiên, điều này không được khuyến khích vì giao dịch cơ sở dữ liệu nguyên tử là một công cụ mạnh mẽ.

Buộc chạy tác vụ Cần tây sau một khoảng thời gian.

Ví dụ: để tạm dừng trong 10 giây:

task_send_welcome_email.apply_async (args = [user.pk], countdown = 10)

Django có một hàm gọi lại được gọi là transaction.on_committhực thi sau khi giao dịch được cam kết thành công. Để sử dụng cái này, hãy cập nhật dạng xem như sau:

@ transaction.atomic def transaction_celery2 (request): username = random_username () user = User.objects.create_user (username, 'lennon@thebeatles.com', 'johnpassword') logger.info (f'create user {user.pk} ')     # tác vụ không được gọi cho đến khi giao dịch được cam kết    transaction.on_commit ( lambda : task_send_welcome_email.delay (user.pk)) time.sleep (1)     return HttpResponse (' test ')

Bây giờ, tác vụ không được gọi cho đến sau khi cam kết giao dịch cơ sở dữ liệu. Vì vậy, khi Celery worker tìm thấy người dùng, nó có thể được tìm thấy vì mã trong worker luôn chạy sau khi giao dịch cơ sở dữ liệu Django cam kết thành công.

Đây là giải pháp được khuyến nghị .

Cần lưu ý rằng bạn có thể không muốn giao dịch của mình được cam kết ngay lập tức, đặc biệt nếu bạn đang chạy trong môi trường quy mô lớn. Nếu cơ sở dữ liệu hoặc phiên bản đang ở mức sử dụng cao, việc ép buộc một cam kết sẽ chỉ thêm vào mức sử dụng hiện có. Trong trường hợp này, bạn có thể muốn sử dụng giải pháp thứ hai và đợi một khoảng thời gian đủ (có thể là 20 giây) để đảm bảo rằng các thay đổi được thực hiện đối với cơ sở dữ liệu trước khi tác vụ thực thi.

Thử nghiệm

Django TestCasekết thúc mỗi thử nghiệm trong một giao dịch, sau đó sẽ được quay lại sau mỗi lần thử nghiệm. Vì không có giao dịch nào được cam kết nên cũng on_commit()không bao giờ chạy. Vì vậy, nếu bạn cần kiểm tra mã được kích hoạt trong một lệnh on_commitgọi lại, bạn có thể sử dụng TransactionTestCase hoặc TestCase.captureOnCommitCallbacks () trong mã kiểm tra của mình.

Giao dịch cơ sở dữ liệu trong tác vụ Cần tây

Nếu tác vụ Cần tây của bạn cần cập nhật bản ghi cơ sở dữ liệu, bạn nên sử dụng giao dịch cơ sở dữ liệu trong tác vụ Cần tây.

Một cách đơn giản là with transaction.atomic():

@shared_task()
def task_transaction_test():
    with transaction.atomic():
        from .views import random_username
        username = random_username()
        user = User.objects.create_user(username, 'lennon@thebeatles.com', 'johnpassword')
        user.save()
        logger.info(f'send email to {user.pk}')
        raise Exception('test')

Một cách tiếp cận tốt hơn là viết một tùy chỉnh decoratorcó transactionhỗ trợ:

class custom_celery_task:
    """
    This is a decorator we can use to add custom logic to our Celery task
    such as retry or database transaction
    """
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self.task_args = args
        self.task_kwargs = kwargs

    def __call__(self, func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper_func(*args, **kwargs):
            try:
                with transaction.atomic():
                    return func(*args, **kwargs)
            except Exception as e:
                # task_func.request.retries
                raise task_func.retry(exc=e, countdown=5)

        task_func = shared_task(*self.task_args, **self.task_kwargs)(wrapper_func)
        return task_func

...

@custom_celery_task(max_retries=5)
def task_transaction_test():
    # do something

Sự kết luận

Bài viết này xem xét cách làm cho Celery hoạt động tốt với các giao dịch cơ sở dữ liệu Django.

Mã nguồn của bài viết này có thể được tìm thấy trên GitHub .

Nguồn:  https://testdriven.io

#django #celery 

What is GEEK

Buddha Community

Hướng Dẫn Giao Dịch Cơ Sở Dữ Liệu Celery Và Django

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách ngăn một tác vụ Celery phụ thuộc vào giao dịch cơ sở dữ liệu Django thực thi trước khi cơ sở dữ liệu thực hiện giao dịch. Đây là một vấn đề khá phổ biến.

Mục tiêu

Sau khi đọc, bạn sẽ có thể:

1. Mô tả giao dịch cơ sở dữ liệu là gì và cách sử dụng nó trong Django
2. Giải thích tại sao bạn có thể gặp DoesNotExistlỗi trong Celery worker và cách giải quyết nó
3. Ngăn một tác vụ thực thi trước khi cơ sở dữ liệu thực hiện một giao dịch

Giao dịch cơ sở dữ liệu là gì?

Một giao dịch cơ sở dữ liệu là một đơn vị công việc được cam kết (áp dụng cho cơ sở dữ liệu) hoặc được hoàn tác (hoàn tác khỏi cơ sở dữ liệu) như một đơn vị.

Hầu hết các cơ sở dữ liệu sử dụng mẫu sau:

1. Bắt đầu giao dịch.
2. Thực hiện một tập hợp các thao tác và / hoặc truy vấn dữ liệu.
3. Nếu không có lỗi xảy ra, sau đó thực hiện giao dịch.
4. Nếu xảy ra lỗi, hãy khôi phục giao dịch.

Như bạn có thể thấy, giao dịch là một cách rất hữu ích để giữ cho dữ liệu của bạn tránh xa sự hỗn loạn.

Cách sử dụng các giao dịch cơ sở dữ liệu trong Django

Bạn có thể tìm thấy mã nguồn của bài viết này trên Github . Nếu bạn quyết định sử dụng mã này khi làm việc trong bài viết này, hãy nhớ rằng tên người dùng phải là duy nhất. Bạn có thể sử dụng trình tạo tên người dùng ngẫu nhiên cho mục đích thử nghiệm như Faker .

Đầu tiên chúng ta hãy xem chế độ xem Django này:

def test_view(request):
    user = User.objects.create_user('john', 'lennon@thebeatles.com', 'johnpassword')
    logger.info(f'create user {user.pk}')
    raise Exception('test')

Điều gì xảy ra khi bạn truy cập chế độ xem này?

Hành vi mặc định

Hành vi mặc định của Django là tự động gửi : Mỗi truy vấn được cam kết trực tiếp với cơ sở dữ liệu trừ khi một giao dịch đang hoạt động. Nói cách khác, với autocommit, mỗi truy vấn bắt đầu một giao dịch và cam kết hoặc quay trở lại giao dịch đó. Nếu bạn có một chế độ xem với ba truy vấn, thì từng truy vấn sẽ chạy từng truy vấn một. Nếu một trong hai thất bại, hai người còn lại sẽ được cam kết.

Vì vậy, theo quan điểm trên, ngoại lệ được nêu ra sau khi giao dịch được cam kết, tạo ra người dùng john.

Kiểm soát rõ ràng

Nếu bạn muốn có nhiều quyền kiểm soát hơn đối với các giao dịch cơ sở dữ liệu, bạn có thể ghi đè hành vi mặc định với transaction.atomic . Trong chế độ này, trước khi gọi một hàm xem, Django bắt đầu một giao dịch. Nếu phản hồi được tạo ra mà không có vấn đề, Django cam kết giao dịch. Mặt khác, nếu chế độ xem tạo ra một ngoại lệ, Django sẽ khôi phục giao dịch. Nếu bạn có ba truy vấn và một truy vấn không thành công, thì sẽ không có truy vấn nào được cam kết.

Vì vậy, hãy viết lại khung nhìn bằng cách sử dụng transaction.atomic:

def transaction_test(request):
    with transaction.atomic():
        user = User.objects.create_user('john1', 'lennon@thebeatles.com', 'johnpassword')
        logger.info(f'create user {user.pk}')
        raise Exception('force transaction to rollback')

Bây giờ user createhoạt động sẽ quay trở lại khi ngoại lệ được nâng lên, vì vậy cuối cùng người dùng sẽ không được tạo.

transaction.atomiclà một công cụ rất hữu ích có thể giữ cho dữ liệu của bạn có tổ chức, đặc biệt là khi bạn cần thao tác dữ liệu trong các mô hình.

Nó cũng có thể được sử dụng như một đồ trang trí như vậy:

@transaction.atomic
def transaction_test2(request):
    user = User.objects.create_user('john1', 'lennon@thebeatles.com', 'johnpassword')
    logger.info(f'create user {user.pk}')
    raise Exception('force transaction to rollback')

Vì vậy, nếu một số lỗi xuất hiện trong chế độ xem và chúng tôi không tìm thấy lỗi đó, thì giao dịch sẽ quay trở lại.

Nếu bạn muốn sử dụng transaction.atomiccho tất cả các chức năng xem, bạn có thể đặt ATOMIC_REQUESTSthành Truetrong tệp cài đặt Django của mình:

ATOMIC_REQUESTS=True

# or

DATABASES["default"]["ATOMIC_REQUESTS"] = True

Sau đó, bạn có thể ghi đè hành vi để chế độ xem chạy ở chế độ tự động gửi:

@transaction.non_atomic_requests

Ngoại lệ DoesNotExist

Nếu bạn không có hiểu biết vững chắc về cách Django quản lý các giao dịch cơ sở dữ liệu, bạn có thể khá bối rối khi gặp các lỗi ngẫu nhiên liên quan đến cơ sở dữ liệu trong Celery worker.

Hãy xem một ví dụ:

@transaction.atomic
def transaction_celery(request):
    username = random_username()
    user = User.objects.create_user(username, 'lennon@thebeatles.com', 'johnpassword')
    logger.info(f'create user {user.pk}')
    task_send_welcome_email.delay(user.pk)

    time.sleep(1)
    return HttpResponse('test')

Mã nhiệm vụ có dạng như sau:

@shared_task()
def task_send_welcome_email(user_pk):
    user = User.objects.get(pk=user_pk)
    logger.info(f'send email to {user.email} {user.pk}')

1. Vì chế độ xem sử dụng trình transaction.atomictrang trí, tất cả các hoạt động cơ sở dữ liệu chỉ được thực hiện nếu lỗi không xuất hiện trong chế độ xem, bao gồm cả tác vụ Cần tây.
2. Nhiệm vụ khá đơn giản: Chúng tôi tạo một người dùng và sau đó chuyển khóa chính cho nhiệm vụ để gửi một email chào mừng.
3. time.sleep(1)được sử dụng để giới thiệu một điều kiện chủng tộc.

Khi chạy, bạn sẽ thấy lỗi sau:

django.contrib.auth.models.User.DoesNotExist: User matching query does not exist.

Tại sao?

1. Chúng tôi tạm dừng trong 1 giây sau khi xếp hàng đợi nhiệm vụ.
2. Vì nhiệm vụ thực thi ngay lập tức, user = User.objects.get(pk=user_pk)không thành công khi người dùng không có trong cơ sở dữ liệu vì giao dịch trong Django chưa được cam kết.

Dung dịch

Có ba cách để giải quyết vấn đề này:

Vô hiệu hóa giao dịch cơ sở dữ liệu, vì vậy Django sẽ sử dụng autocommittính năng này. Để làm như vậy, bạn chỉ cần loại bỏ trình transaction.atomictrang trí. Tuy nhiên, điều này không được khuyến khích vì giao dịch cơ sở dữ liệu nguyên tử là một công cụ mạnh mẽ.

Buộc chạy tác vụ Cần tây sau một khoảng thời gian.

Ví dụ: để tạm dừng trong 10 giây:

task_send_welcome_email.apply_async (args = [user.pk], countdown = 10)

Django có một hàm gọi lại được gọi là transaction.on_committhực thi sau khi giao dịch được cam kết thành công. Để sử dụng cái này, hãy cập nhật dạng xem như sau:

@ transaction.atomic def transaction_celery2 (request): username = random_username () user = User.objects.create_user (username, 'lennon@thebeatles.com', 'johnpassword') logger.info (f'create user {user.pk} ')     # tác vụ không được gọi cho đến khi giao dịch được cam kết    transaction.on_commit ( lambda : task_send_welcome_email.delay (user.pk)) time.sleep (1)     return HttpResponse (' test ')

Bây giờ, tác vụ không được gọi cho đến sau khi cam kết giao dịch cơ sở dữ liệu. Vì vậy, khi Celery worker tìm thấy người dùng, nó có thể được tìm thấy vì mã trong worker luôn chạy sau khi giao dịch cơ sở dữ liệu Django cam kết thành công.

Đây là giải pháp được khuyến nghị .

Cần lưu ý rằng bạn có thể không muốn giao dịch của mình được cam kết ngay lập tức, đặc biệt nếu bạn đang chạy trong môi trường quy mô lớn. Nếu cơ sở dữ liệu hoặc phiên bản đang ở mức sử dụng cao, việc ép buộc một cam kết sẽ chỉ thêm vào mức sử dụng hiện có. Trong trường hợp này, bạn có thể muốn sử dụng giải pháp thứ hai và đợi một khoảng thời gian đủ (có thể là 20 giây) để đảm bảo rằng các thay đổi được thực hiện đối với cơ sở dữ liệu trước khi tác vụ thực thi.

Thử nghiệm

Django TestCasekết thúc mỗi thử nghiệm trong một giao dịch, sau đó sẽ được quay lại sau mỗi lần thử nghiệm. Vì không có giao dịch nào được cam kết nên cũng on_commit()không bao giờ chạy. Vì vậy, nếu bạn cần kiểm tra mã được kích hoạt trong một lệnh on_commitgọi lại, bạn có thể sử dụng TransactionTestCase hoặc TestCase.captureOnCommitCallbacks () trong mã kiểm tra của mình.

Giao dịch cơ sở dữ liệu trong tác vụ Cần tây

Nếu tác vụ Cần tây của bạn cần cập nhật bản ghi cơ sở dữ liệu, bạn nên sử dụng giao dịch cơ sở dữ liệu trong tác vụ Cần tây.

Một cách đơn giản là with transaction.atomic():

@shared_task()
def task_transaction_test():
    with transaction.atomic():
        from .views import random_username
        username = random_username()
        user = User.objects.create_user(username, 'lennon@thebeatles.com', 'johnpassword')
        user.save()
        logger.info(f'send email to {user.pk}')
        raise Exception('test')

Một cách tiếp cận tốt hơn là viết một tùy chỉnh decoratorcó transactionhỗ trợ:

class custom_celery_task:
    """
    This is a decorator we can use to add custom logic to our Celery task
    such as retry or database transaction
    """
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self.task_args = args
        self.task_kwargs = kwargs

    def __call__(self, func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper_func(*args, **kwargs):
            try:
                with transaction.atomic():
                    return func(*args, **kwargs)
            except Exception as e:
                # task_func.request.retries
                raise task_func.retry(exc=e, countdown=5)

        task_func = shared_task(*self.task_args, **self.task_kwargs)(wrapper_func)
        return task_func

...

@custom_celery_task(max_retries=5)
def task_transaction_test():
    # do something

Sự kết luận

Bài viết này xem xét cách làm cho Celery hoạt động tốt với các giao dịch cơ sở dữ liệu Django.

Mã nguồn của bài viết này có thể được tìm thấy trên GitHub .

Nguồn:  https://testdriven.io

#django #celery 

Django admin full Customization step by step

Welcome to my blog , hey everyone in this article you learn how to customize the Django app and view in the article you will know how to register  and unregister  models from the admin view how to add filtering how to add a custom input field, and a button that triggers an action on all objects and even how to change the look of your app and page using the Django suit package let’s get started.

Database

Custom Titles of Django Admin

Exclude in Django Admin

Fields in Django Admin

#django #create super user django #customize django admin dashboard #django admin #django admin custom field display #django admin customization #django admin full customization #django admin interface #django admin register all models #django customization

How model queries work in Django

How model queries work in Django

Welcome to my blog, hey everyone in this article we are going to be working with queries in Django so for any web app that you build your going to want to write a query so you can retrieve information from your database so in this article I’ll be showing you all the different ways that you can write queries and it should cover about 90% of the cases that you’ll have when you’re writing your code the other 10% depend on your specific use case you may have to get more complicated but for the most part what I cover in this article should be able to help you so let’s start with the model that I have I’ve already created it.

**Read More : **How to make Chatbot in Python.

Read More : Django Admin Full Customization step by step

let’s just get into this diagram that I made so in here:

Describe each parameter in Django querset

we’re making a simple query for the myModel table so we want to pull out all the information in the database so we have this variable which is gonna hold a return value and we have our myModel models so this is simply the myModel model name so whatever you named your model just make sure you specify that and we’re gonna access the objects attribute once we get that object’s attribute we can simply use the all method and this will return all the information in the database so we’re gonna start with all and then we will go into getting single items filtering that data and go to our command prompt.

Here and we’ll actually start making our queries from here to do this let’s just go ahead and run** Python manage.py shell** and I am in my project file so make sure you’re in there when you start and what this does is it gives us an interactive shell to actually start working with our data so this is a lot like the Python shell but because we did manage.py it allows us to do things a Django way and actually query our database now open up the command prompt and let’s go ahead and start making our first queries.

#django #django model queries #django orm #django queries #django query #model django query #model query #query with django

Django-celery: Old Celery integration Project for Django

django-celery - Celery Integration for Django

Version:	3.3.1
Web:	http://celeryproject.org/
Download:	http://pypi.python.org/pypi/django-celery/
Source:	http://github.com/celery/django-celery/
Keywords:	celery, task queue, job queue, asynchronous, rabbitmq, amqp, redis, python, django, webhooks, queue, distributed

--

Warning

THIS PROJECT IS ONLY REQUIRED IF YOU WANT TO USE DJANGO RESULT BACKEND AND ADMIN INTEGRATION

Please follow the new tutorial at:

http://docs.celeryproject.org/en/latest/django/first-steps-with-django.html

django-celery provides Celery integration for Django; Using the Django ORM and cache backend for storing results, autodiscovery of task modules for applications listed in INSTALLED_APPS, and more.

Using django-celery

To enable django-celery for your project you need to add djcelery to INSTALLED_APPS:

INSTALLED_APPS += ("djcelery", )

then add the following lines to your settings.py:

import djcelery
djcelery.setup_loader()

Everything works the same as described in the Celery User Manual, except you need to invoke the programs through manage.py:

Program	Replace with
celery	python manage.py celery
celery worker	python manage.py celery worker
celery beat	python manage.py celery beat
celery ...	python manage.py celery ...

The other main difference is that configuration values are stored in your Django projects' settings.py module rather than in celeryconfig.py.

If you're trying celery for the first time you should start by reading Getting started with django-celery

Special note for mod_wsgi users

If you're using mod_wsgi to deploy your Django application you need to include the following in your .wsgi module:

import djcelery
djcelery.setup_loader()

Documentation

The Celery User Manual contains user guides, tutorials and an API reference. It also has a dedicated subsection about the Django integration.

Installation

You can install django-celery either via the Python Package Index (PyPI) or from source.

To install using pip,:

$ pip install django-celery

To install using easy_install,:

$ easy_install django-celery

You will then want to create the necessary tables. If you generating schema migrations, you'll want to run:

$ python manage.py migrate djcelery

Downloading and installing from source

Download the latest version of django-celery from http://pypi.python.org/pypi/django-celery/

You can install it by doing the following,:

$ tar xvfz django-celery-0.0.0.tar.gz
$ cd django-celery-0.0.0
# python setup.py install # as root

Using the development version

You can clone the git repository by doing the following:

$ git clone git://github.com/celery/django-celery.git

Getting Help

Mailing list

For discussions about the usage, development, and future of celery, please join the celery-users mailing list.

IRC

Come chat with us on IRC. The #celery channel is located at the Freenode network.

Bug tracker

If you have any suggestions, bug reports or annoyances please report them to our issue tracker at http://github.com/celery/django-celery/issues/

Wiki

http://wiki.github.com/celery/celery/

Contributing

Development of django-celery happens at Github: http://github.com/celery/django-celery

You are highly encouraged to participate in the development. If you don't like Github (for some reason) you're welcome to send regular patches.

django-celery as part of the Tidelift Subscription

The maintainers of django-celery and thousands of other packages are working with Tidelift to deliver commercial support and maintenance for the open source dependencies you use to build your applications. Save time, reduce risk, and improve code health, while paying the maintainers of the exact dependencies you use. [Learn more.](https://tidelift.com/subscription/pkg/pypi-django-celery?utm_source=pypi-django-celery&utm_medium=referral&utm_campaign=readme&utm_term=repo)

Download Details:
Author: celery
Source Code: https://github.com/celery/django-celery
License: BSD-3-Clause License

#celery #django 

Main Pros and Cons of Django As A Web Framework for Python Developers

Django depicts itself as “the web system for fussbudgets with cutoff times”. It was intended to help Python engineers take applications from idea to consummation as fast as could be expected under the circumstances.

It permits fast turn of events on the off chance that you need to make a CRUD application with batteries included. With Django, you won’t need to rehash an already solved problem. It just works and lets you center around your business rationale and making something clients can utilize.

Pros of Django

“Batteries included” theory

The standard behind batteries-included methods normal usefulness for building web applications accompanies the system, not as isolated libraries.

Django incorporates much usefulness you can use to deal with normal web advancement undertakings. Here are some significant level functionalities that Django gives you, which else you need to stay together if you somehow happened to utilize a small scale structure:

ORM

Database relocations

Client validation

Administrator board

Structures

Normalized structure

Django as a system proposes the right structure of an undertaking. That structure helps designers in making sense of how and where to execute any new component.

With a generally acknowledged venture structure that is like numerous tasks, it is a lot simpler to discover online good arrangements or approach the network for help. There are numerous energetic Python designers who will assist you with comprehending any issue you may experience.

Django applications

Django applications (or applications for short) permit designers to separate a task into numerous applications. An application is whatever is introduced by putting in settings.INSTALLED_APPS. This makes it simpler for engineers to add usefulness to the web application by coordinating outer Django applications into the venture.

There are many reusable modules and applications to accelerate your turn of events learn through Online Django Class and Check the Django website.

Secure of course

Django gives great security assurance out of the crate and incorporates avoidance components for basic assaults like SQL Injection (XSS) and Cross-site Request Forgery (CSRF). You can discover more subtleties in the official security diagram control.

REST structure for building APIs

Django REST Framework, commonly condensed “DRF”, is a Python library for building APIs. It has secluded and adaptable engineering that functions admirably for both straightforward and complex web APIs.

DRF gives a lot of verification and authorization strategies out of the case. It is an adaptable, full-included library with measured and adjustable engineering. It accompanies nonexclusive classes for CRUD tasks and an implicit API program for testing API endpoints.

GraphQL structure for building APIs

Huge REST APIs regularly require a lot of solicitations to various endpoints to recover every single required datum. GraphQL it’s a question language that permits us to share related information in a lot simpler design. For a prologue to GraphQL and an outline of its ideas, if it’s not too much trouble allude to the authority GraphQL documentation.

Graphene-Django gives reflections that make it simple to add GraphQL usefulness to your Django venture. Ordinary Django models, structures, validation, consent arrangements, and different functionalities can be reused to manufacture GraphQL blueprint. It additionally gives an implicit API program for testing API endpoints.

Cons of Django

Django ORM

Django ORM, made before SQLAlchemy existed, is currently much sub-par compared to SQLAlchemy. It depends on the Active Record design which is more regrettable than the Unit of Work design embraced by SQLAlchemy. This implies, in Django, models can “spare” themselves and exchanges are off as a matter of course, they are a bit of hindsight. Peruse more in Why I kind of aversion Django.

Django advances course popularity increses day by day:

Django is huge and is viewed as strong bit of programming. This permits the network to create several reusable modules and applications yet has additionally restricted the speed of advancement of the Django. On head of that Django needs to keep up in reverse similarity, so it advances gradually.

Rundown - Should I use Django as a Python designer?

While Django ORM isn’t as adaptable as SQLAlchemy and the enormous environment of reusable modules and applications hinders structure advancement - plainly Django ought to be the best option web system for Python engineers.

Elective, light systems, similar to Flask, while offering a retreat from Django huge biological system and designs, in the long haul can require substantially more additional libraries and usefulness, in the end making many experienced Python engineers winding up wishing they’d began with Django.

Django undertaking’s security and network have become enormously over the previous decade since the system’s creation. Official documentation and instructional exercises are probably the best anyplace in programming advancement. With each delivery, Django keeps on including huge new usefulness.

#django online training #django online course #online django course #django course #django training #django certification course