cekeryを使ってどうやるの
Celeryは、Djangoアプリケーションで非同期タスクを管理するための強力なツールです。Celeryを使用すると、クロールアプリケーションの完了後にスクレイピングタスクを非同期で実行することができます。以下は、CeleryをDjangoプロジェクトで使用する手順の概要です:
-
CeleryとDjangoのインストール:
pip install celery django-celery-beat -
Djangoプロジェクトの設定:
settings.pyファイルでCeleryを設定します。以下は、Celeryの設定例です:python
# settings.py # Celery設定 CELERY_BROKER_URL = 'amqp://localhost' # RabbitMQやRedisなどのメッセージブローカーのURLを指定します CELERY_RESULT_BACKEND = 'rpc://' # タスクの結果を追跡する場合、結果バックエンドを設定します -
Djangoアプリケーション内でタスクを作成:
クロールとスクレイピングの各処理をCeleryタスクとして実装します。例えば:python
# tasks.py from celery import shared_task @shared_task def crawl_task(): # クロールの処理を実行する print("Crawling task completed.") @shared_task def scrape_task(): # スクレイピングの処理を実行する print("Scraping task started.") -
Celeryワーカーの起動:
ターミナルで以下のコマンドを実行して、Celeryワーカーを起動します:css
celery -A your_project_name worker --loglevel=info -
クロール完了時にスクレイピングタスクを呼び出す:
クロールが完了した時点で、スクレイピングタスクをCeleryキューに追加します。例えば:python
from your_app_name.tasks import scrape_task def crawl_application(): # クロールの処理を実行する print("Crawling application completed.") # スクレイピングタスクをキューに追加する scrape_task.delay()
これで、クロールが完了した時点でスクレイピングタスクが非同期で実行されます。Celeryは、メッセージブローカー経由でタスクをキューイングし、ワーカーがそれらを非同期で実行します。

ディスカッション
コメント一覧
まだ、コメントがありません