Como vimos neste artigo postado anteriormente aqui no blog, o Celery é uma ferramenta que permite executar tarefas de maneira assíncrona através de mensageria. Isso por si só já traz diversos benefícios, mas também é possível imaginarmos criando tarefas que seriam executadas dados certos intervalos de tempo (por exemplo o disparo de processos serem executados de madrugada) ou durante horários específicos. Este trabalho pode ser feito manualmente, basta criarmos um programa em Python que analisa todos os parâmetros temporais cadastrados e dispare as tarefas na hora adequada invocando a função através do método .delay().
Apesar de ser interessante desenvolver algo assim a ideia não é tão nova e o próprio pessoal que desenvolve o Celery se adiantou no assunto e criou o Celery Beat, uma aplicação que permite invocar tarefas do Celery conforme o tempo cadastrado.
Primeiro criamos e configuramos a nossa task, por fins de simplicidade iremos usar um Redis rodando localmente como broker (no post anterior usamos o SQS, porém como é mais complexo de configurar, o Redis já nos atende bem):
Após isso podemos fazer a invocação manualmente para testarmos. A saída será a invocação das funções:
Agora iremos para a parte mais importante deste artigo, como realizar o agendamento de tasks e a maneira mais simples é dentro do próprio arquivo de tasks definirmos a configuração. Para o nosso teste vamos chamar a task que criamos a cada 10 segundos (apenas para não termos que esperar muito tempo):
E executamos: celery -A tasks beat
Após um pequeno intervalo de tempo vemos a execução da nossa task como se tivéssemos chamados manualmente.
Para melhorar a nossa estrutura podemos separar a configuração do projeto, as tasks e o startup. Para isso basta separarmos alguns objetos em mais módulos e alterar algumas coisas simples:
Com isso temos uma estrutura de tarefas agendadas que pode ir para produção. A estrutura de componentes pode ser vista abaixo, expandindo o exemplo que fizemos no post anterior:
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