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本篇內容主要講解“Python Celery怎么調度Go worker”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Python Celery怎么調度Go worker”吧!
我們可以用Go寫一個計算密集型任務的Worker，然后用Python的Celery beat來調度這個Worker，下面給大家演示一下：
最好是將計算密集型的任務改造成Go語言版的，這樣收益才能最大化。
比如這里，我使用的是上回從1億減到1的老梗。
PS，別被下面這段代碼嚇到了，其實大部分是可以去掉的配置項，核心代碼就幾行。
輸入命令：
go run main.go
即可運行該worker
每5秒調度一次1億減到1，不過不跑Python worker. 由于Go Worker在運行，這里的minus會被Go Worker消費。
另外請注意，這里的minus函數實際上只是為了能被識別到而編寫的，其內容毫無意義，直接寫個pass都沒問題（因為實際上是Go Worker在消費）。
編寫完后，針對go_tasks模塊啟動beat：
celery -A go_tasks beat
此時，調度器就會調度Go Worker執行任務：
可以看到，我們成功用Python的Celery Beat調度了Go寫的Worker！可喜可賀。
接下來可以看看如果單純用Python的Worker做這樣的計算是有多耗時：
啟動worker:
celery worker -A python_tasks -l info --pool=eventlet
啟動beat調度器:
celery -A python_tasks beat
結果如下：
可以看到，Python從1億減到1平均需要5.2秒左右的時間，和Go版相差了100倍左右。
如果我們將調度器的頻率提高到每秒計算1次，Python版的Worker，其任務隊列一定會堵塞，因為Worker消費能力不夠強大。相比之下，Go版的Worker可就非常給力了。
因此，如果你的項目中有這種計算密集型的任務，可以嘗試將其提取成Go版本試試，說不定有驚喜呢。
到此，相信大家對“Python Celery怎么調度Go worker”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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