Python中的异步任务队列 arq

引言

最近在用 sanic 写东西，所有涉及到IO阻塞的代码都需要用 aio 的模块，好在近年来 asyncio 生态圈发展的还算不错，该有的都有 ~
近期业务中 登录/注册 业务涉及的很复杂（涉及到邀请），需要解锁、发送短信等操作，想来这么个模块整的很繁琐，以后加个滑动验证那还了得。
于是乎，想整一个类似于celery 的模块，进行任务解耦，但是目前 celery 还目前不支持异步（官方将在 celery5 支持异步）。
所以目前查阅资料发现了一个 python 实现的 arq 模块，已经应用在了生产环境，效果还算不错 ~
官方是这么介绍它的：

非阻塞
延迟执行、定时任务、重试机制
快
优雅
小

首先先安装一下它：

$ pip install arq

那么接下来，快速了解下它的使用吧 ~

简单使用

先看下面编写的这段代码

# filename: tasks.py
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Date: 2019/5/23

import asyncio
from arq import create_pool
from arq.connections import RedisSettings


async def say_hello(ctx, name) -> None:
    """任务函数

    Parameters
    ----------
    ctx: dict
        工作者上下文

    name: string

    Returns
    -------
    dict
    """
    print(ctx)
    print(f"Hello {name}")


async def startup(ctx):
    print("starting...")


async def shutdown(ctx):
    print("ending...")


async def main():
    # 创建
    redis = await create_pool(RedisSettings(password="root123456"))
    # 分配任务
    await redis.enqueue_job('say_hello', name="liuzhichao")


# WorkerSettings定义了创建工作时要使用的设置，
# 它被arq cli使用
class WorkerSettings:
    # 队列使用 `redis` 配置, 可以配置相关参数
    # 例如我的密码是 `rooot123456`
    redis_settings = RedisSettings(password="root123456")
    # 被监听的函数
    functions = [say_hello]
    # 开启 `worker` 运行
    on_startup = startup
    # 终止 `worker` 后运行
    on_shutdown = shutdown


if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())

1、接下来看我们怎么运行它

$ arq tasks.WorkerSettings
Maybe you can see 

10:56:25: Starting worker for 1 functions: say_hello
10:56:25: redis_version=4.0.1 mem_usage=32.00M clients_connected=6 db_keys=19189
starting...

2、运行 tasks.py 文件

$ python3 tasks.py
Maybe you can see  

11:01:04:   0.29s → 5a5ac0edd5ad4b318b9848637b1ae800:say_hello(name='liuzhichao')
{'redis': <ArqRedis <ConnectionsPool [db:0, size:[1:10], free:1]>>, 'job_id': '5a5ac0edd5ad4b318b9848637b1ae800', 'job_try': 1, 'enqueue_time': datetime.datetime(2019, 5, 23, 3, 1, 4, 570000), 'score': 1558580464570}
Hello liuzhichao
11:01:04:   0.00s ← 5a5ac0edd5ad4b318b9848637b1ae800:say_hello ●

3、那么这个简单任务就执行完成了，是不是特别简单 ~

定时任务

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Date: 2019/5/23

from arq import cron
from arq.connections import RedisSettings


async def run_regularly(ctx):
    # 表示在 10、11、12 分 50秒的时候打印
    print('run job at 26:05, 27:05 and 28:05')


class WorkerSettings:
    redis_settings = RedisSettings(password="root123456")

    cron_jobs = [
        cron(run_regularly, minute={10, 11, 12}, second=50)
    ]

1、运行它

$ arq tasks.WorkerSettings
If run out of the time，maybe you can see

11:10:25: Starting worker for 1 functions: cron:run_regularly
11:10:25: redis_version=4.0.1 mem_usage=32.00M clients_connected=6 db_keys=19190

11:10:51:   0.51s → cron:run_regularly()
run foo job at 26:05, 27:05 and 28:05
11:10:51:   0.00s ← cron:run_regularly ● 

11:11:51:   0.51s → cron:run_regularly()
run foo job at 26:05, 27:05 and 28:05
11:11:51:   0.00s ← cron:run_regularly ● 

11:12:50:   0.50s → cron:run_regularly()
run foo job at 26:05, 27:05 and 28:05
11:12:50:   0.00s ← cron:run_regularly ● 

按照此时间线，然后会一直进行无限循环下去

更多api学习请查看官方文档 --> https://arq-docs.helpmanual.io

来源：https://www.cnblogs.com/leguan1314/p/10910465.html

标签

异步队列

cron

python