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  • 接口缓存

    接口缓存

    """
    1)什么是接口的后台缓存
    	前台访问后台接口,后台会优先从缓存(内存)中查找接口数据
    		如果有数据,直接对前台响应缓存数据
    		如果没有数据,与(mysql)数据库交互,得到数据,对前台响应,同时将数据进行缓存,以备下次使用
    	
    	了解:前台缓存 - 前台在请求到接口数据后,在前台建立缓存,再发送同样请求时,发现前台缓存有数据,就不再对后台做请求了
    	
    2)什么的接口会进行接口缓存
    	i)接口会被大量访问:比如主页中的接口,几乎所有人都会访问,而且会重复访问
    	ii)在一定时间内数据不会变化(或数据不变化)的接口
    	iii)接口数据的时效性不是特别强(数据库数据发生变化了,不是立即同步给前台,验后时间同步给前台也没事)
    	注:理论上所有接口都可以建立缓存,只要数据库与缓存数据同步及时
    	
    3)如何实现接口缓存:主页轮播图接口
    """
    

    Celery框架

    导入

    """
    1)查看课件了解:什么是celery框架,框架的各部分组成,框架的应用场景
    
    2)python两中方式封装下,使用celery框架
    """
    
    # 如果 Celery对象:Celery(...) 是放在一个模块下的
    # 1)终端切换到该模块所在文件夹位置:scripts
    # 2)执行启动worker的命令:celery worker -A 模块名 -l info -P eventlet
    # 注:windows系统需要eventlet支持,Linux与MacOS直接执行:celery worker -A 模块名 -l info
    # 注:模块名随意
    
    
    # 如果 Celery对象:Celery(...) 是放在一个包下的
    # 1)必须在这个包下建一个celery.py的文件,将Celery(...)产生对象的语句放在该文件中
    # 2)执行启动worker的命令:celery worker -A 包名 -l info -P eventlet
    # 注:windows系统需要eventlet支持,Linux与MacOS直接执行:celery worker -A 模块名 -l info
    # 注:包名随意
    
    第一种:t_celery.py
    from celery import Celery
    app = Celery()  # 传入必要参数
    
    第二种:tt_celery/celery.py
    #  tt_celey是包
    from celery import Celery
    app = Celery()  # 传入必要参数
    

    三种任务使用

    scripts/celery_task_1/celery.py
    from celery import Celery
    
    # 连接redis: 'redis://:密码@服务器IP:端口/数据库编号'
    broker = 'redis://:Admin123@127.0.0.1:6379/1'
    backend = 'redis://:Admin123@127.0.0.1:6379/2'
    
    # worker配置
    app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task_1.tasks'])
    
    # 时区
    app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
    # 是否使用UTC
    # app.conf.enable_utc = False
    
    # 定时任务的配置
    '''
    app.conf.beat_schedule = {
        '自定义定时任务名': {
            'task': '指向任务函数',
            'schedule': '下一次再添加任务的时间间隔或固定的时间配置',
            'args': '无名参数',
            'kwargs': '有名参数'
        }
    }
    '''
    
    # beat配置
    from datetime import timedelta
    from celery.schedules import crontab
    app.conf.beat_schedule = {
        'test-task': {
            'task': 'celery_task_1.tasks.test_task',
            'schedule': timedelta(seconds=3),
            # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
            'args': (666,),
        }
    }
    
    scripts/celery_task_1/tasks.py
    from .celery import app
    
    @app.task
    def test_task(data):
        print('该方法就是任务,任务被执行了,传入的参数:%s' % data)
        return '该内容就是任务结果'
    
    
    @app.task
    def add(n1, n2):
        r = n1 + n2
        print('%s + %s = %s' % (n1, n2, r))
        return r
    
    scripts/add_task.py
    # 总结:该文件一定要独立开celery封装的包
    # 原因:比如celery有一个更新轮播图缓存的任务,django项目是可以响应前台或后台用户主动更新轮播图数据库的数据,
    # 当用户更新了数据库数据,就可以执行一下代码,通知celery可以去异步执行更新轮播图缓存的任务了
    
    
    # 右键执行该文件,下面带导包是合理的
    from celery_task_1.tasks import test_task
    
    # 直接导入函数,调用函数,和celery没有任何关系
    # test_task(666)
    
    # 要将任务交给celery来执行
    # 1)异步任务(立即去异步执行) => 视频同步
    # t1 = test_task.delay(666)  # 返回值是任务对象,直接输出代表任务唯一标识:id
    # print(t1.id)
    
    
    # 2)延迟任务(达到设定的延迟时间后再去异步执行) => 定时发送邮件
    from datetime import datetime, timedelta
    eta = datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10)
    
    # t2 = test_task.apply_async(args=(888, ), eta=eta)
    # print(t2.id)
    
    from celery_task_1.tasks import add
    t3 = add.apply_async(args=(33, 66), eta=eta)
    # t3 = add.apply_async(kwargs={'n1': 44, 'n2': 66}, eta=eta)
    print(t3.id)
    
    
    # 3)定时任务(在worker服务以外,再启动一个beat服务,定时帮我们自动添加任务) => 定时更新轮播图
    # i)在celery中配置好beat_schedule的配置后,执行命令启动定时添加任务服务
    # >: celery beat -A 包名|模块名 -l info
    
    scripts/get_task_result.py
    # 获取任务结果也是项目正常逻辑来调用的
    
    from celery.result import AsyncResult
    from celery_task_1.celery import app
    
    id = 'fad4b75c-c168-443a-be7c-7696b3233295'
    
    if __name__ == '__main__':
        task_result = AsyncResult(id=id, app=app)
        if task_result.successful():
            result = task_result.get()
            print(result)
        elif task_result.failed():
            print('任务失败')
        elif task_result.status == 'PENDING':
            print('任务等待中被执行')
        elif task_result.status == 'RETRY':
            print('任务异常后正在重试')
        elif task_result.status == 'STARTED':
            print('任务已经开始被执行')
    

    Django项目实现轮播图缓存更新

    luffyapi/celery_task/celery.py
    # 加载django的环境
    import os
    
    # 如果不想把celery_task包放在项目根目录,必须添加如下几句,将项目根目录要添加到环境变量中,
    # 因为加载django环境需要加载dev
    # import sys
    # sys.path.append(r'C:UsersowenDesktopluffyluffyapi')
    
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "luffyapi.settings.dev")
    
    
    from celery import Celery
    
    # 连接redis:
    broker = 'redis://:Admin123@127.0.0.1:6379/1'
    backend = 'redis://:Admin123@127.0.0.1:6379/2'
    
    # worker
    app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])
    
    # 时区
    app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
    
    # beat
    from datetime import timedelta
    from celery.schedules import crontab
    app.conf.beat_schedule = {
        'update-banner-list': {
            'task': 'celery_task.tasks.update_banner_list',
            'schedule': timedelta(seconds=10),
            # 'schedule': crontab(hour=8),  # 每天早八点
            'args': (),
        }
    }
    
    luffyapi/celery_task/tasks.py
    from .celery import app
    
    
    from django.core.cache import cache
    from home import models, serializers
    from django.conf import settings
    @app.task
    def update_banner_list():
        queryset = models.Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('-orders')[:settings.BANNER_COUNT]
        banner_list = serializers.BannerSerializer(queryset, many=True).data
        # 拿不到request对象,所以头像的连接base_url要自己组装
        for banner in banner_list:
            banner['image'] = 'http://127.0.0.1:8000%s' % banner['image']
    
        cache.set('banner_list', banner_list, 86400)
        return True
    
    在luffyapi项目所在目录终端下的命令(需要开辟两个终端)
    >: celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
        
    >: celery beat -A celery_task -l info
    
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