接口缓存

接口缓存

"""
1)什么是接口的后台缓存
	前台访问后台接口,后台会优先从缓存(内存)中查找接口数据
		如果有数据,直接对前台响应缓存数据
		如果没有数据,与(mysql)数据库交互,得到数据,对前台响应,同时将数据进行缓存,以备下次使用
	
	了解:前台缓存 - 前台在请求到接口数据后,在前台建立缓存,再发送同样请求时,发现前台缓存有数据,就不再对后台做请求了
	
2)什么的接口会进行接口缓存
	i)接口会被大量访问:比如主页中的接口,几乎所有人都会访问,而且会重复访问
	ii)在一定时间内数据不会变化(或数据不变化)的接口
	iii)接口数据的时效性不是特别强(数据库数据发生变化了,不是立即同步给前台,验后时间同步给前台也没事)
	注:理论上所有接口都可以建立缓存,只要数据库与缓存数据同步及时
	
3)如何实现接口缓存:主页轮播图接口
"""

Celery框架

导入

"""
1)查看课件了解:什么是celery框架,框架的各部分组成,框架的应用场景

2)python两中方式封装下,使用celery框架
"""
# 如果 Celery对象:Celery(...) 是放在一个模块下的
# 1)终端切换到该模块所在文件夹位置:scripts
# 2)执行启动worker的命令:celery worker -A 模块名 -l info -P eventlet
# 注:windows系统需要eventlet支持,Linux与MacOS直接执行:celery worker -A 模块名 -l info
# 注:模块名随意


# 如果 Celery对象:Celery(...) 是放在一个包下的
# 1)必须在这个包下建一个celery.py的文件,将Celery(...)产生对象的语句放在该文件中
# 2)执行启动worker的命令:celery worker -A 包名 -l info -P eventlet
# 注:windows系统需要eventlet支持,Linux与MacOS直接执行:celery worker -A 模块名 -l info
# 注:包名随意
第一种:t_celery.py
from celery import Celery
app = Celery()  # 传入必要参数
第二种:tt_celery/celery.py
#  tt_celey是包
from celery import Celery
app = Celery()  # 传入必要参数

三种任务使用

scripts/celery_task_1/celery.py
from celery import Celery

# 连接redis: 'redis://:密码@服务器IP:端口/数据库编号'
broker = 'redis://:Admin123@127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://:Admin123@127.0.0.1:6379/2'

# worker配置
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task_1.tasks'])

# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
# app.conf.enable_utc = False

# 定时任务的配置
'''
app.conf.beat_schedule = {
    '自定义定时任务名': {
        'task': '指向任务函数',
        'schedule': '下一次再添加任务的时间间隔或固定的时间配置',
        'args': '无名参数',
        'kwargs': '有名参数'
    }
}
'''

# beat配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    'test-task': {
        'task': 'celery_task_1.tasks.test_task',
        'schedule': timedelta(seconds=3),
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': (666,),
    }
}
scripts/celery_task_1/tasks.py
from .celery import app

@app.task
def test_task(data):
    print('该方法就是任务,任务被执行了,传入的参数:%s' % data)
    return '该内容就是任务结果'


@app.task
def add(n1, n2):
    r = n1 + n2
    print('%s + %s = %s' % (n1, n2, r))
    return r
scripts/add_task.py
# 总结:该文件一定要独立开celery封装的包
# 原因:比如celery有一个更新轮播图缓存的任务,django项目是可以响应前台或后台用户主动更新轮播图数据库的数据,
# 当用户更新了数据库数据,就可以执行一下代码,通知celery可以去异步执行更新轮播图缓存的任务了


# 右键执行该文件,下面带导包是合理的
from celery_task_1.tasks import test_task

# 直接导入函数,调用函数,和celery没有任何关系
# test_task(666)

# 要将任务交给celery来执行
# 1)异步任务(立即去异步执行) => 视频同步
# t1 = test_task.delay(666)  # 返回值是任务对象,直接输出代表任务唯一标识:id
# print(t1.id)


# 2)延迟任务(达到设定的延迟时间后再去异步执行) => 定时发送邮件
from datetime import datetime, timedelta
eta = datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10)

# t2 = test_task.apply_async(args=(888, ), eta=eta)
# print(t2.id)

from celery_task_1.tasks import add
t3 = add.apply_async(args=(33, 66), eta=eta)
# t3 = add.apply_async(kwargs={'n1': 44, 'n2': 66}, eta=eta)
print(t3.id)


# 3)定时任务(在worker服务以外,再启动一个beat服务,定时帮我们自动添加任务) => 定时更新轮播图
# i)在celery中配置好beat_schedule的配置后,执行命令启动定时添加任务服务
# >: celery beat -A 包名|模块名 -l info
scripts/get_task_result.py
# 获取任务结果也是项目正常逻辑来调用的

from celery.result import AsyncResult
from celery_task_1.celery import app

id = 'fad4b75c-c168-443a-be7c-7696b3233295'

if __name__ == '__main__':
    task_result = AsyncResult(id=id, app=app)
    if task_result.successful():
        result = task_result.get()
        print(result)
    elif task_result.failed():
        print('任务失败')
    elif task_result.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif task_result.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif task_result.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

Django项目实现轮播图缓存更新

luffyapi/celery_task/celery.py
# 加载django的环境
import os

# 如果不想把celery_task包放在项目根目录,必须添加如下几句,将项目根目录要添加到环境变量中,
# 因为加载django环境需要加载dev
# import sys
# sys.path.append(r'C:\Users\owen\Desktop\luffy\luffyapi')

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "luffyapi.settings.dev")


from celery import Celery

# 连接redis:
broker = 'redis://:Admin123@127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://:Admin123@127.0.0.1:6379/2'

# worker
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])

# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'

# beat
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    'update-banner-list': {
        'task': 'celery_task.tasks.update_banner_list',
        'schedule': timedelta(seconds=10),
        # 'schedule': crontab(hour=8),  # 每天早八点
        'args': (),
    }
}
luffyapi/celery_task/tasks.py
from .celery import app


from django.core.cache import cache
from home import models, serializers
from django.conf import settings
@app.task
def update_banner_list():
    queryset = models.Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('-orders')[:settings.BANNER_COUNT]
    banner_list = serializers.BannerSerializer(queryset, many=True).data
    # 拿不到request对象,所以头像的连接base_url要自己组装
    for banner in banner_list:
        banner['image'] = 'http://127.0.0.1:8000%s' % banner['image']

    cache.set('banner_list', banner_list, 86400)
    return True
在luffyapi项目所在目录终端下的命令(需要开辟两个终端)
>: celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
    
>: celery beat -A celery_task -l info
posted @ 2020-03-09 21:08  alen_zhan  阅读(1030)  评论(0编辑  收藏  举报
返回顶部