python測試開發django實例分析

這篇文章主要講解了“python測試開發django實例分析”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“python測試開發django實例分析”吧！

版本要求

Celery 5.2 版運行于

• Python?3.7、3.8、3.9、3.10?

• PyPy3.7、3.8 ?7.3.7?

Celery 4.x 是支持 Python 2.7 的最后一個版本，
Celery 5.x 需要 Python 3.6 或更高版本。
Celery 5.1.x 還需要 Python 3.6 或更高版本。
Celery 5.2.x 需要 Python 3.7 或更新版本。

如果您運行的是舊版本的 Python，則需要運行舊版本的 Celery：

Python 2.7 或 Python 3.5：Celery 系列 4.4 或更早版本。
Python 2.6：Celery 系列 3.1 或更早版本。
Python 2.5：Celery 系列 3.0 或更早版本。
Python 2.4 是 Celery 系列 2.2 或更早版本。

Celery 是一個資金很少的項目，所以不支持 Microsoft Windows。請不要打開與該平臺相關的任何問題。

環境準備

運行系統：linux(centos/debian/ubuntu),不支持windows
Python版本：3.8.5
Django : 2.2.2
celery: 5.2.7

使用pip安裝celery5.2.7版本

pip install celery==5.2.7

Django中使用Celery

要在 Django 項目中使用 Celery，您必須首先定義 Celery 庫的實例（稱為“應用程序”）
如果你有一個現代的 Django 項目布局，比如：

- proj/
  - manage.py
  - proj/
    - __init__.py
    - settings.py
    - urls.py

那么推薦的方法是創建一個新的proj/proj/celery.py模塊來定義 Celery 實例：

proj/proj/celery.py 文件內容

import os
from celery import Celery
# Set the default Django settings module for the 'celery' program.
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'proj.settings')
app = Celery('proj')
# Using a string here means the worker doesn't have to serialize
# the configuration object to child processes.
# - namespace='CELERY' means all celery-related configuration keys
#   should have a `CELERY_` prefix.
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
# Load task modules from all registered Django apps.
app.autodiscover_tasks()
@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
    print(f'Request: {self.request!r}')

然后你需要在你的proj/proj/init.py 模塊中導入這個應用程序。這可以確保在 Django 啟動時加載應用程序，以便@shared_task裝飾器（稍后提到）將使用它：

proj/proj/__init__.py內容:

# This will make sure the app is always imported when
# Django starts so that shared_task will use this app.
from .celery import app as celery_app
__all__ = ('celery_app',)

請注意，此示例項目布局適用于較大的項目，對于簡單的項目，您可以使用單個包含的模塊來定義應用程序和任務

讓我們分解第一個模塊中發生的事情，首先，我們設置默認值DJANGO_SETTINGS_MODULEcelery命令行程序的環境變量：

os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'proj.settings')

您不需要此行，但它使您不必總是將設置模塊傳遞給celery程序。它必須始終在創建應用程序實例之前出現，就像我們接下來要做的那樣：

app = Celery('proj')

這是我們的庫實例，您可以有很多實例，但在使用 Django 時可能沒有理由這樣做。

我們還將 Django 設置模塊添加為 Celery 的配置源。這意味著您不必使用多個配置文件，而是直接從 Django 設置中配置 Celery；但如果需要，您也可以將它們分開。

app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')

大寫命名空間意味著所有 Celery 配置選項 必須以大寫而不是小寫指定，并且以 開頭 CELERY_，例如task_always_eager設置變為CELERY_TASK_ALWAYS_EAGER，broker_url 設置變為CELERY_BROKER_URL。這也適用于工作人員設置，例如，worker_concurrency 設置變為CELERY_WORKER_CONCURRENCY.

例如，一個 Django 項目的配置文件可能包括：

...
# Celery Configuration Options
CELERY_TIMEZONE = "Australia/Tasmania"
CELERY_TASK_TRACK_STARTED = True
CELERY_TASK_TIME_LIMIT = 30 * 60

您可以直接傳遞設置對象，但使用字符串更好，因為這樣工作人員不必序列化對象。CELERY_命名空間也是可選的，但建議使用（以防止與其他 Django 設置重疊）。

接下來，可重用應用程序的一個常見做法是在單獨的tasks.py模塊中定義所有任務，Celery 確實有一種方法可以自動發現這些模塊：

app.autodiscover_tasks()

使用上面的代碼，Celery 將自動從您安裝的所有應用程序中發現任務，遵循tasks.py約定：

- app1/
    - tasks.py
    - models.py
- app2/
    - tasks.py
    - models.py

這樣您就不必手動將各個模塊添加到CELERY_IMPORTS設置中。

最后，該debug_task示例是一個轉儲自己的請求信息的任務。這是使用bind=True Celery 3.1 中引入的新任務選項來輕松引用當前任務實例。

使用 @shared_task 裝飾器

您編寫的任務可能會存在于可重用的應用程序中，而可重用的應用程序不能依賴于項目本身，因此您也不能直接導入您的應用程序實例。

裝飾器允許您在@shared_task沒有任何具體應用實例的情況下創建任務：

demoapp/tasks.py:

# Create your tasks here
from demoapp.models import Widget
from celery import shared_task
@shared_task
def add(x, y):
    return x + y
@shared_task
def mul(x, y):
    return x * y
@shared_task
def xsum(numbers):
    return sum(numbers)
@shared_task
def count_widgets():
    return Widget.objects.count()
@shared_task
def rename_widget(widget_id, name):
    w = Widget.objects.get(id=widget_id)
    w.name = name
    w.save()

django-celery-results 保存結果

django-celery-results- 使用 Django ORM/Cache 作為結果后端
django-celery-results擴展使用Django ORM 或 Django Cache 框架提供結果后端。

要將其用于您的項目，您需要執行以下步驟：
1.安裝django-celery-results庫：

 pip install django-celery-results

2.添加django_celery_results到INSTALLED_APPS您的 Django 項目中settings.py：

INSTALLED_APPS = (
    ...,
    'django_celery_results',
)

請注意，模塊名稱中沒有破折號，只有下劃線。
3.通過執行數據庫遷移來創建 Celery 數據庫表：

 python manage.py migrate django_celery_results

4.配置 Celery 以使用django-celery-results后端。
假設您使用 Djangosettings.py來配置 Celery，添加以下設置

CELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db'

對于緩存后端，您可以使用：

CELERY_CACHE_BACKEND = 'django-cache'

我們也可以使用 django 的 CACHES 設置中定義的緩存。

# celery setting.
CELERY_CACHE_BACKEND = 'default'

# django setting.
CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache',
        'LOCATION': 'my_cache_table',
    }
}

django-celery-beat 定時任務

django-celery-beat- 具有管理界面的數據庫支持的定期任務。 

啟動工作進程

在生產環境中，您將希望在后臺將工作程序作為守護程序運行 - 請參閱守護程序-但對于測試和開發，能夠使用 celery worker manage 命令啟動工作程序實例很有用，就像您一樣d 使用 Django 的 manage.py runserver：

celery -A proj worker -l INFO

有關可用命令行選項的完整列表，請使用幫助命令：

 celery help

感謝各位的閱讀，以上就是“python測試開發django實例分析”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對python測試開發django實例分析這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！