django-q快速上手定時任務

概述

網上關於django-q的內容很少，連配置文檔都沒有，這裏寫一篇入門文檔，一起學習。我個人感覺，django-q簡直吊打celery。在定時任務上面，設置非常簡單，也不會遇到一些奇奇怪怪的問題。
注意：這裏面對要調用的函數，使用的是字符串的方式，最開始我對這個很疑惑，不過後來才發現這樣更方便，徹底將要執行的任務函數和這個任務機制解綁，不像celery，不註冊就沒法使用。

環境搭建

注意：如果使用python3.6，請不要使用django 3.x，要用django2.x，
建議使用python3.7
另，我再windows上沒有成功運行，原因未知。

安裝

使用pip進行安裝

pip install django-q

在項目settings.py中將django_q添加到INSTALLED_APPS：

INSTALLED_APPS =（
    ＃ 其他應用
    'django_q'，
）

運行Django遷移以創建數據庫表：

python manage.py migrate

組態

選擇一個消息代理並配置。
這裏以redis爲例：
安裝redis需要的環境:

sudo apt install redis-server
pip3 install redis
pip3 install django-redis

注意：這裏有一個問題，redis不支持消息回執。如果對你的需求有影響建議更換消息代理。

配置settings.py文件

＃ settings.py示例
Q_CLUSTER = {
    'name': 'myproject',#項目名稱
   'workers': 4,  #worker數。默認爲當前主機的CPU計數，
    'recycle': 500,  # worker在回收之前要處理的任務數。有助於定期釋放內存資源。默認爲500。
    'timeout': 60,  # 任務超時設置,如果是爬蟲任務建議設置長一些
    'compress': True,  # 數據壓縮
    'save_limit': 250,  # 限制保存到Django的成功任務的數量。0爲無限，-1則不會保存
    'queue_limit': 500,  # 排隊的任務數量，默認爲workers**2。
    'cpu_affinity': 1,  # 設置每個工作人員可以使用的處理器數量。根據經驗; cpu_affinity 1支持重複的短期運行任務，而沒有親和力則有利於長時間運行的任務。
     'label': 'Django Q',  # 用於Django Admin頁面的標籤。默認爲'Django Q'，之後我會根據源碼做一箇中文版的django-admin頁面。如果有需求請私信我
    'redis': {#如果配置了redis緩存，可以使用django的設置，請參考官方文檔。
        'host': '127.0.0.1',
        'port': 6379,
        'db': 0, }
}

啓動

先啓動qcluster

python manage.py qcluster

再啓動django，
如果要監視集羣：

$ python manage.py qmonitor

使用以下方法檢查總體統計信息：

python manage.py qinfo

如果到這裏能夠正常運行，恭喜你，已經完成一半了。

通過頁面的方式添加任務

tasks.py

在app下創建tasks.py，該文件主要是存儲需要調用的一些方法。舉例如下：

# tasks.py
def add(a,b)
    return a+b

假定這個app名字叫dj_q_test，那麼，在頁面可以這麼創建定時任務：

進去之後，這麼輸入參數：

設置運行時間：

點擊保存之後，在這裏查看就ok：

如果想要在代碼裏面執行，同樣很簡單。