python的分布式任务huey如何实现异步化任务讲解_PHP教程

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 本文我们来分享一个python的轻型的任务队列程序，他可以让python的分布式任务huey实现异步化任务，感兴趣的朋友可以看看。

   

一个轻型的任务队列，功能和相关的broker没有celery强大，重在轻型，而且代码读起来也比较的简单。 


关于huey的介绍:  （比celery轻型，比mrq、rq要好用 ！）

a lightweight alternative.

    written in python

    no deps outside stdlib, except redis (or roll your own backend)

    support for django

supports:

    multi-threaded task execution

    scheduled execution at a given time

    periodic execution, like a crontab

    retrying tasks that fail

    task result storage


安装:

关于huey的api，下面有详细的介绍及参数介绍的。

juey作为woker的时候，一些cli参数。 


常用的是:  

-l                  关于日志文件的执行 。

-w                 workers的数目，-w的数值大了，肯定是增加任务的处理能力

-p --periodic     启动huey worker的时候，他会从tasks.py里面找到 需要crontab的任务，会派出几个线程专门处理这些事情。 

-n                  不启动关于crontab里面的预周期执行，只有你触发的时候，才会执行周期星期的任务。 

--threads   意思你懂的。
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任务队列huey 是靠着redis来实现queue的任务存储，所以需要咱们提前先把redis-server和redis-py都装好。 安装的方法就不说了，自己搜搜吧。 


我们首先创建下huey的链接实例 :

然后就是关于任务的，也就是你想让谁到任务队列这个圈子里面，和celey、rq，mrq一样，都是用tasks.py表示的。

再来一个真正去执行的 。  main.py 相当于生产者，tasks.py相当于消费者的关系。  main.py负责喂数据。

和celery、rq一样，他的结果获取是需要在你的config.py或者主代码里面指明他的存储的方式，现在huey还仅仅是支持redis，但相对他的特点和体积，这已经很足够了 ！


只是那几句话而已，导入RedisDataStore库，申明下存储的地址。

这个时候，我们在ipython再次去尝试的时候，会发现可以获取到tasks.py里面的return值了 其实你在main.py里面获取的时候，他还是通过uuid从redis里面取出来的。

huey也是支持celey的延迟执行和crontab的功能 。  这些功能很是重要，可以自定义的优先级或者不用再借助linux本身的crontab。


用法很简单，多加一个delay的时间就行了，看了下huey的源码，他默认是立马执行的。当然还是要看你的线程是否都是待执行的状态了。

再来一个重试retry的介绍，huey也是有retry,这个很是实用的东西。 如果大家有看到我的上面文章关于celery重试机制的介绍，应该也能明白huey是个怎么个回事了。  是的，他其实也是在tasks里具体函数的前面做了装饰器，装饰器里面有个func try 异常重试的逻辑 。 大家懂的。

huey是给你反悔的机会饿 ~  也就是说，你做了deley的计划任务后，如果你又想取消，那好看，直接revoke就可以了。

task() - 透明的装饰器，让你的函数变得优美点。 

periodic_task() - 这个是周期性的任务

crontab() - 启动worker的时候，附带的crontab的周期任务。 

BaseQueue - 任务队列

BaseDataStore - 任务执行后，可以把 结果塞入进去。  BAseDataStore可以自己重写。

 

官方的huey的git库里面是提供了相关的测试代码的： 


main.py

tasks.py

run.sh

咱们可以先clone下huey的代码库。 里面有个examples例子目录，可以看到他是支持django的，但是这不是重点 ！

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