python测试开发django实例分析

这篇文章主要讲解了“python测试开发django实例分析”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“python测试开发django实例分析”吧！

版本要求

Celery 5.2 版运行于

• Python❨3.7、3.8、3.9、3.10❩

• PyPy3.7、3.8 ❨7.3.7❩

Celery 4.x 是支持 Python 2.7 的最后一个版本，
Celery 5.x 需要 Python 3.6 或更高版本。
Celery 5.1.x 还需要 Python 3.6 或更高版本。
Celery 5.2.x 需要 Python 3.7 或更新版本。

如果您运行的是旧版本的 Python，则需要运行旧版本的 Celery：

Python 2.7 或 Python 3.5：Celery 系列 4.4 或更早版本。
Python 2.6：Celery 系列 3.1 或更早版本。
Python 2.5：Celery 系列 3.0 或更早版本。
Python 2.4 是 Celery 系列 2.2 或更早版本。

Celery 是一个资金很少的项目，所以不支持 Microsoft Windows。请不要打开与该平台相关的任何问题。

环境准备

运行系统：linux(centos/debian/ubuntu),不支持windows
Python版本：3.8.5
Django : 2.2.2
celery: 5.2.7

使用pip安装celery5.2.7版本

pip install celery==5.2.7

Django中使用Celery

要在 Django 项目中使用 Celery，您必须首先定义 Celery 库的实例（称为“应用程序”）
如果你有一个现代的 Django 项目布局，比如：

- proj/
  - manage.py
  - proj/
    - __init__.py
    - settings.py
    - urls.py

那么推荐的方法是创建一个新的proj/proj/celery.py模块来定义 Celery 实例：

proj/proj/celery.py 文件内容

import os
from celery import Celery
# Set the default Django settings module for the 'celery' program.
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'proj.settings')
app = Celery('proj')
# Using a string here means the worker doesn't have to serialize
# the configuration object to child processes.
# - namespace='CELERY' means all celery-related configuration keys
#   should have a `CELERY_` prefix.
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
# Load task modules from all registered Django apps.
app.autodiscover_tasks()
@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
    print(f'Request: {self.request!r}')

然后你需要在你的proj/proj/init.py 模块中导入这个应用程序。这可以确保在 Django 启动时加载应用程序，以便@shared_task装饰器（稍后提到）将使用它：

proj/proj/__init__.py内容:

# This will make sure the app is always imported when
# Django starts so that shared_task will use this app.
from .celery import app as celery_app
__all__ = ('celery_app',)

请注意，此示例项目布局适用于较大的项目，对于简单的项目，您可以使用单个包含的模块来定义应用程序和任务

让我们分解第一个模块中发生的事情，首先，我们设置默认值DJANGO_SETTINGS_MODULEcelery命令行程序的环境变量：

os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'proj.settings')

您不需要此行，但它使您不必总是将设置模块传递给celery程序。它必须始终在创建应用程序实例之前出现，就像我们接下来要做的那样：

app = Celery('proj')

这是我们的库实例，您可以有很多实例，但在使用 Django 时可能没有理由这样做。

我们还将 Django 设置模块添加为 Celery 的配置源。这意味着您不必使用多个配置文件，而是直接从 Django 设置中配置 Celery；但如果需要，您也可以将它们分开。

app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')

大写命名空间意味着所有 Celery 配置选项 必须以大写而不是小写指定，并且以 开头 CELERY_，例如task_always_eager设置变为CELERY_TASK_ALWAYS_EAGER，broker_url 设置变为CELERY_BROKER_URL。这也适用于工作人员设置，例如，worker_concurrency 设置变为CELERY_WORKER_CONCURRENCY.

例如，一个 Django 项目的配置文件可能包括：

...
# Celery Configuration Options
CELERY_TIMEZONE = "Australia/Tasmania"
CELERY_TASK_TRACK_STARTED = True
CELERY_TASK_TIME_LIMIT = 30 * 60

您可以直接传递设置对象，但使用字符串更好，因为这样工作人员不必序列化对象。CELERY_命名空间也是可选的，但建议使用（以防止与其他 Django 设置重叠）。

接下来，可重用应用程序的一个常见做法是在单独的tasks.py模块中定义所有任务，Celery 确实有一种方法可以自动发现这些模块：

app.autodiscover_tasks()

使用上面的代码，Celery 将自动从您安装的所有应用程序中发现任务，遵循tasks.py约定：

- app1/
    - tasks.py
    - models.py
- app2/
    - tasks.py
    - models.py

这样您就不必手动将各个模块添加到CELERY_IMPORTS设置中。

最后，该debug_task示例是一个转储自己的请求信息的任务。这是使用bind=True Celery 3.1 中引入的新任务选项来轻松引用当前任务实例。

使用 @shared_task 装饰器

您编写的任务可能会存在于可重用的应用程序中，而可重用的应用程序不能依赖于项目本身，因此您也不能直接导入您的应用程序实例。

装饰器允许您在@shared_task没有任何具体应用实例的情况下创建任务：

demoapp/tasks.py:

# Create your tasks here
from demoapp.models import Widget
from celery import shared_task
@shared_task
def add(x, y):
    return x + y
@shared_task
def mul(x, y):
    return x * y
@shared_task
def xsum(numbers):
    return sum(numbers)
@shared_task
def count_widgets():
    return Widget.objects.count()
@shared_task
def rename_widget(widget_id, name):
    w = Widget.objects.get(id=widget_id)
    w.name = name
    w.save()

django-celery-results 保存结果

django-celery-results- 使用 Django ORM/Cache 作为结果后端
django-celery-results扩展使用Django ORM 或 Django Cache 框架提供结果后端。

要将其用于您的项目，您需要执行以下步骤：
1.安装django-celery-results库：

 pip install django-celery-results

2.添加django_celery_results到INSTALLED_APPS您的 Django 项目中settings.py：

INSTALLED_APPS = (
    ...,
    'django_celery_results',
)

请注意，模块名称中没有破折号，只有下划线。
3.通过执行数据库迁移来创建 Celery 数据库表：

 python manage.py migrate django_celery_results

4.配置 Celery 以使用django-celery-results后端。
假设您使用 Djangosettings.py来配置 Celery，添加以下设置

CELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db'

对于缓存后端，您可以使用：

CELERY_CACHE_BACKEND = 'django-cache'

我们也可以使用 django 的 CACHES 设置中定义的缓存。

# celery setting.
CELERY_CACHE_BACKEND = 'default'

# django setting.
CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache',
        'LOCATION': 'my_cache_table',
    }
}

django-celery-beat 定时任务

django-celery-beat- 具有管理界面的数据库支持的定期任务。 

启动工作进程

在生产环境中，您将希望在后台将工作程序作为守护程序运行 – 请参阅守护程序-但对于测试和开发，能够使用 celery worker manage 命令启动工作程序实例很有用，就像您一样d 使用 Django 的 manage.py runserver：

celery -A proj worker -l INFO

有关可用命令行选项的完整列表，请使用帮助命令：

 celery help

感谢各位的阅读，以上就是“python测试开发django实例分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对python测试开发django实例分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是云搜网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！