epub文档 Django Q Documentation Release 0.7.14

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摘要
Django Q 是一个原生的 Django 任务队列、调度器和工作应用,支持多进程、异步任务、定时和重复任务、加密压缩、失败和成功记录、结果钩子、组和链,以及与 Django Admin 的集成。它支持多种消息代理,如 Redis、Disque、IronMQ、SQS 和 MongoDB。配置通过 Q_CLUSTER 字典在 settings.py 中进行,支持设置 worker 数量、任务重试、压缩、队列限制等。Django Q 被测试与 Python 2.7 和 3.5,以及 Django 1.8.8 和 1.9.1 配合使用。
AI总结
# 《Django Q Documentation Release 0.7.14》总结 Django Q 是一个本地化的 Django 任务队列、调度器和工作应用,支持 Python 多进程。以下是其核心功能、安装及配置等关键信息的总结: ## 核心功能 1. **多进程工作池**:通过多个 worker 进程处理任务。 2. **异步任务**:支持异步执行任务。 3. **定时和重复任务**:支持定时和周期性任务。 4. **任务安全**:任务数据加密和压缩,确保传输安全。 5. **任务管理**:记录任务成功和失败信息,支持通过数据库或缓存存储结果。 6. **任务链和钩子**:支持任务链和钩子机制,增强任务处理灵活性。 7. **集成 Django Admin**:提供管理界面,方便查看和操作任务。 8. **多平台支持**:兼容多种消息中间件(如 Redis、Disque、SQS 等)和集群监控。 --- ## 安装 1. 使用 pip 安装:`pip install django-q` 2. 在 `settings.py` 中添加 `'django_q'` 到 `INSTALLED_APPS`。 3. 运行 Django 数据库迁移:`python manage.py migrate` 4. 选择并配置一个消息中间件(如 Redis),并安装对应的客户端库。 --- ## 配置 通过在 `settings.py` 中配置 `Q_CLUSTER` 字典,自定义 Django Q 的行为: - ** name**:用于区分项目,用于队列名,默认为 `'default'`。 - ** workers**:指定 worker 数量,默认为主机 CPU 核心数。 - ** recycle**:指定 worker 处理任务数量后重启,默认为 500。 - ** timeout**:任务超时时间,单位为秒,默认为 60 秒。 - ** compress**:启用任务数据压缩,默认为 `True`。 - ** save_limit**:成功任务的保留数量,默认为 250。 - ** queue_limit**:队列中最多允许的任务数,默认为 500。 示例配置: ```python Q_CLUSTER = { 'name': 'myproject', 'workers': 8, 'recycle': 500, 'timeout': 60, 'compress': True, 'save_limit': 250, 'queue_limit': 500, 'redis': { 'host': '127.0.0.1', 'port': 6379, 'db': 0, } } ``` --- ## 管理界面 Django Q 集成了 Django Admin,提供以下功能: 1. **成功任务**:显示所有成功执行的任务,支持按名称、函数和组过滤。 2. **失败任务**:记录任务执行失败的详细信息,可通过管理界面重新提交失败任务。 3. **计划任务**:展示所有计划任务的执行状态。 --- ## 兼容性 1. **Python 版本**:支持 Python 2.7 和 3.5。 2. **Django 版本**:支持 Django 1.8.8 和 1.9.1,部分功能可能与 Django 1.7 兼容,但不再官方测试。 3. **依赖库**:依赖 `django-picklefield`、`arrow` 和 `blessed`,详细版本要求可参考项目仓库中的 `requirements.txt` 文件。 --- ## 开发状态 - 代码在 GitHub 上持续更新,测试对 Python 2.7.10 和 3.5 的最新版本进行。 - 依赖库持续保持最新,确保兼容性和功能更新。 如需更多详细信息,可参考 [Django Q GitHub 仓库](https://github.com/Koed00/django-q)。
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