Question

我必须用我的django ORM数据做一些长时间（我认为2-3天）的任务。我环顾四周，没有找到任何好的解决方案。

django-tasks - http://code.google.com/p/django-tasks/没有详细记录，我也没有任何想法如何使用它。

芹菜 - http://ask.github.com/celery/对我的任务来说太过分了。 长期任务有用吗？

所以，我需要做的是，我只是从我的数据库中获取所有数据或部分数据，如：

Entry.objects.all()

然后我需要为每个QuerySet执行相同的功能。

我认为它应该工作2-3天左右。

所以，也许有人向我解释如何构建它。

P.S：目前我只有一个想法，使用cron和数据库来存储流程执行时间表。

Answer 1

使用Celery子任务。这将允许您启动长时间运行的任务（在其下面有许多短期运行的子任务），并在Celery的任务结果存储中保存有关其执行状态的良好数据。作为一个额外的好处，子任务将分散在工作程序中，允许您充分利用多核服务器甚至多个服务器，以减少任务运行时间。

编辑：示例：

import time, logging as log
from celery.task import task
from celery.task.sets import TaskSet
from app import Entry

@task(send_error_emails=True)
def long_running_analysis():
    entries = list(Entry.objects.all().values('id'))
    num_entries = len(entries)
    taskset = TaskSet(analyse_entry.subtask(entry.id) for entry in entries)
    results = taskset.apply_async()
    while not results.ready()
        time.sleep(10000)
        print log.info("long_running_analysis is %d% complete",
                       completed_count()*100/num_entries)
    if results.failed():
        log.error("Analysis Failed!")
    result_set = results.join() # brings back results in 
                                # the order of entries
    #perform collating or count or percentage calculations here
    log.error("Analysis Complete!")

@task
def analyse_entry(id): # inputs must be serialisable
    logger = analyse_entry.get_logger()
    entry = Entry.objects.get(id=id)
    try:
        analysis = entry.analyse()
        logger.info("'%s' found to be %s.", entry, analysis['status'])
        return analysis # must be a dict or serialisable.
    except Exception as e:
        logger.error("Could not process '%s': %s", entry, e)
        return None

如果您的计算不能分离为每个条目的任务，您可以随时设置它，以便一个子任务执行计数，一个子任务执行另一个分析类型。这仍然有效，并且仍然可以让你从parelelleism中受益。

任务管理守护程序

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