Celery

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(). ...

Por muito tempo fui adepto de usar os guias de consulta rápida, que eram pequenos livros bem leves e pequenos com um conteúdo resumido e direto sobre algum tópico. Hoje em dia estes livrinhos são apenas história, pois com a internet podemos acessar qualquer manual mais rapidamente e leve (num smartphone, por exemplo). Porém as documentações as vezes são extensas e fica dificil acessar um ponto específico que temos dúvida. Para isso existem os cheat sheets, que são como os guias de consultas rápidas, uma página única, com uma exmplicação concisa e um exemplo sobre o tópico apresentando. ...

Uma das formas de lidar com processamento assíncrono no Python (e diversas outras linguagens) sem a necessidade de usar threads e afins é utilizando filas e tasks (que são aplicações que rodam conforme demanda, em um processamento similar a batches). Para isso o Python dispõe de uma biblioteca chamada Celery, que de uma maneira bem simples permite realizar o processamento assíncrono. Explicando de uma maneira simples, ao invocar uma função, ao invés de executar seu código, o Celery pega os parâmetros e mais algumas meta-informações da chamada e coloca numa fila, enquanto isso, em outro lugar (processo, computador ou continente), o Celery captura as mensagens desta fila e dispara as tasks. Aqui está uma implementação básica de uma task que soma dois valores: ...