Question

我正在使用Python3和芹菜进行可并行执行的任务。我喜欢将它分成几个块，因此可以节省通过网络进行通信的成本。但是，芹菜文档没有透露有关如何调用结果块的足够详细信息。尝试了不同的方式，他们没有像我预期的那样工作。我的代码段如下：

@app.task(name='pl.startregret')
def startregret(**kwargs): 
    items = list(zip(range(1000), range(1000)))
    chunk = regretclick.chunks(items, 10)
    print(chunk)
    for c in chunk:
        print(c)


@app.task(name='pl.regretclick')
def regretclick(x,y):
    print('got it.')
    return x + y

我读了一些代码，并认为我的代码中的块应该是一个生成器。但是，打印输出显示

[2014-10-15 13:12:15,930: WARNING/Worker-2] args
[2014-10-15 13:12:15,931: WARNING/Worker-2] subtask_type
[2014-10-15 13:12:15,931: WARNING/Worker-2] kwargs
[2014-10-15 13:12:15,931: WARNING/Worker-2] immutable
[2014-10-15 13:12:15,931: WARNING/Worker-2] options
[2014-10-15 13:12:15,931: WARNING/Worker-2] task

关于正确调用块的正确方法的任何建议？

谢谢，

更新：我已经阅读了源代码并尝试了chunk（）。看起来现在唯一的问题是使用默认队列而不是celeryconfig中定义的队列。

Answer 1

考虑一个像这样的简单添加任务。

@app.task()
def add(x, y):
    return x + y

这是一种调用块任务的简单方法。

res = add.chunks(zip(range(10), range(10)), 2)()

将给定的10个任务分块到每个大小2的5个任务，并将chunked tasks添加到默认队列。如果要将其路由到不同的队列，则必须在调用任务时指定它。

res = add.chunks(zip(range(10), range(10)), 2).apply_async(queue='my_special_queue')

然后启动此队列的worker以使用任务

worker -A your_app worker -l info -Q my_special_queue

调用celery.task.chunks的正确方法是什么？

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