Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

получить данные периодических задач djcelery внутри приложения django и сохранить данные во всем приложении без сохранения в файле и базе данных?

Я получаю данные опроса, запуская планировщик ударов сельдерея и периодическую задачу. Мне нравится делиться этими данными с сервером Django. эти данные должны быть доступны для всего сервера приложений Django. там в любом случае? и я не хочу делиться этими данными ни с БД, ни с файлом. пожалуйста, предложите мне сделать это лучше, спасибо заранее.

python django celery djcelery periodic-task
10.09.2018

Ответы:


1

Краткий ответ: то, что вы просите, невозможно, и точка.

Более длинный ответ: учитывая, что производственная установка django будет запускать более одного процесса Django (да, даже с одним единственным сервером), не существует такого понятия, как «THE» сервер django и единственный способ «разделить данные» от рабочих celery к django заключается в том, чтобы хранить их в «чем-то», что 1/доступно для всех рабочих и всех процессов django и 2/поддерживает одновременный доступ — IOW в каком-то процессе сервера базы данных (ваша база данных SQL для постоянных данных, Redis для переходные данные).

10.09.2018
  • спасибо за ваш ответ, я новичок в концепциях, основанных на серверных процессах. не могли бы вы предложить мне, как добиться 1/доступности для всех рабочих и всех процессов Django? заранее спасибо. 10.09.2018
  • Все очень просто: рабочие celery хранят данные либо в вашей базе данных SQL (та же, что и в django, которая уже должна быть доступна для ваших задач), либо в redis (idem), а в вашем приложении django извлекают данные (здесь снова либо из базу данных SQL или из Redis). Серверы баз данных SQL (здесь я говорю не о sqlite3, а о реальных базах данных SQL) и Redis предназначены для обмена данными между приложениями. Все, что вам нужно убедиться, это то, что серверы, на которых работают рабочие процессы, могут подключаться к серверам SQL или Redis, но это уже предварительное условие для работы установки django/celery. 10.09.2018
  • возможно ли это с сервером rabbitmq? пожалуйста, дайте мне знать? 10.09.2018
  • rabbitmq — это очередь сообщений, а не хранилище данных. 10.09.2018
  • спасибо за ваши ответы, время и заботу. на самом деле я использую SQL, djcelery и Django. для очереди сообщений rabbitmq. без запроса БД (MySQL), как я могу получить данные? и оба могут получить доступ к MySQL. заранее спасибо. 10.09.2018
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..