Menu

Фарш с сельдереем


Блюда с фаршем и сельдереем: 63 рецепта что приготовить с фаршем и сельдереем

Готовые сухие листы лазаньи 9 штук

Сыр моцарелла 100 г

Сыр пармезан 30 г

Оливковое масло 20 мл

Репчатый лук 1 штука

Морковь 1 штука

Стебель сельдерея 1 штука

Говяжий фарш 400 г

Томатная паста 70 г

Пассата 200 г

Куриный бульон 125 мл

Белое сухое вино 70 мл

Орегано по вкусу

Мускатный орех по вкусу

Сливочное масло 60 г

Пшеничная мука 35 г

Молоко 450 мл

Соль по вкусу

Молотый черный перец по вкусу

Snapguide

Snapguide

Извините, с нашей стороны что-то пошло не так.

Мы ведем расследование, и вскоре мы его исправим.

А пока звоните:

Или используйте свой адрес электронной почты

Зачем быть старомодным?
Проще войти с помощью:

Загрузка...

Как к

{{50 - data.title.length}}

Начни делать свой гид

1 Вам нужно принять официальные правила.
2 Чтобы иметь право на участие, вам необходимо отправить руководство.
3 Вы можете подать на конкурс более одного руководства.

Отправить новое руководство
Отправить существующее руководство

Как к

{{50 - данные.title.length}}

Готово

.

Введение в Celery - документация Celery 5.0.0

В этом документе описывается текущая стабильная версия Celery (5.0). Для документации по разработке иди сюда.

Очереди задач используются как механизм для распределения работы по потокам или машины.

Вход в очередь задач - это единица работы, называемая задачей. Выделенный работник процессы постоянно отслеживают очереди задач на предмет выполнения новой работы.

Celery общается через сообщения, обычно через брокера. быть посредником между клиентами и работниками.Для запуска задачи клиент добавляет сообщение в очередь, брокер затем доставляет это сообщение работнику.

Система Celery может состоять из нескольких рабочих и брокеров, уступая место к высокой доступности и горизонтальному масштабированию.

Celery написан на Python, но протокол может быть реализован на любом язык. В дополнение к Python есть node-celery и node-celery-ts для Node.js, и клиент PHP.

Возможна также совместимость языков раскрытие конечной точки HTTP и наличие задачи, которая ее запрашивает (веб-перехватчики).

Celery требует транспорта сообщений для отправки и получения сообщений. Транспорты брокера RabbitMQ и Redis полностью функциональны, но есть также поддержка множества других экспериментальных решений, включая использование SQLite для локальной разработки.

Celery может работать на одной машине, на нескольких машинах или даже через центры обработки данных.

Если вы впервые пытаетесь использовать сельдерей или еще не использовали не отставал от развития в 3.1 и происходят из предыдущих версий, тогда вы должны прочитать наши руководства по началу работы:

  • Простой

    Celery прост в использовании и обслуживании, и для него не нужны файлы конфигурации .

    У него есть активное, дружелюбное сообщество, с которым можно поговорить за поддержкой, включая список рассылки и канал IRC.

    Вот одно из самых простых приложений, которые вы можете создать:

     из сельдерея импортного сельдерея app = Celery ('привет', брокер = 'amqp: // гость @ localhost //') @приложение.задача def привет (): верни привет, мир 
  • Высокая доступность

    Рабочие и клиенты будут автоматически повторять попытку в случае потери или сбоя соединения, и некоторые брокеры поддерживают HA в виде репликации Primary / Primary или Primary / Replica .

  • Быстро

    Один процесс Celery может обрабатывать миллионы задач в минуту, с субмиллисекундной задержкой приема-передачи (с использованием RabbitMQ, librabbitmq и оптимизированные настройки).

  • Гибкий

    Почти каждую часть Celery можно расширить или использовать отдельно, Пользовательские реализации пула, сериализаторы, схемы сжатия, ведение журнала, планировщики, потребители, производители, брокерские перевозки и многое другое.

Он поддерживает

  • Магазины результатов

    • AMQP, Redis

    • Memcached,

    • SQLAlchemy, Django ORM

    • Apache Cassandra, Elasticsearch, Riak

    • MongoDB, CouchDB, Couchbase, ArangoDB

    • Amazon DynamoDB, Amazon S3

    • Блочный большой двоичный объект Microsoft Azure, Microsoft Azure Cosmos DB

    • Файловая система

  • Сериализация

    • pickle , json , yaml , msgpack .

    • zlib , bzip2 сжатие.

    • Криптографическая подпись сообщения.

  • Мониторинг

    Поток событий мониторинга испускается рабочими и используется встроенными и внешними инструментами, чтобы сообщить вам, что ваш кластер работает - в реальном времени.

    Подробнее….

  • Рабочие процессы

    Простые и сложные рабочие процессы могут быть составлены с использованием набор мощных примитивов, которые мы называем «холстом», включая группировку, объединение в цепочку, разбиение на части и многое другое.

    Подробнее….

  • Ограничения по времени и скорости

    Вы можете контролировать, сколько задач может выполняться в секунду / минуту / час, или как долго задача может выполняться, и это может быть установлено как по умолчанию, для конкретного работника или индивидуально для каждого типа задачи.

    Подробнее….

  • Планирование

    Вы можете указать время запуска задачи в секундах или datetime , или вы можете использовать периодические задачи для повторяющихся событий на основе простой интервал или выражения Crontab поддерживающая минута, час, день недели, день месяца и месяц года.

    Подробнее….

  • Защита от утечки ресурсов

  • Пользовательские компоненты

    Каждый рабочий компонент может быть настроен, а дополнительные компоненты может быть определен пользователем. Рабочий создается с помощью «bootteps» - граф зависимостей, обеспечивающий детальный контроль над рабочим внутренности.

Celery легко интегрируется с веб-фреймворками, некоторые из них даже имеют пакетов интеграции:

Для Django см. Первые шаги с Django.

Пакеты интеграции не являются строго необходимыми, но они могут разработка проще, и иногда они добавляют важные крючки, такие как закрытие подключения к базе данных в fork (2) .

.

Первые шаги с Celery - документация Celery 5.0.0

Celery - это очередь задач с включенными батареями. Его легко использовать, так что вы можете начать работу, не изучая полная сложность решаемой проблемы. Он разработан вокруг лучших практик, чтобы ваш продукт мог масштабироваться и интегрироваться с другими языками, и он поставляется с инструменты и поддержка, необходимые для запуска такой системы в производственной среде.

В этом руководстве вы познакомитесь с основами использования сельдерея.

Узнать о;

  • Выбор и установка транспорта сообщений (брокера).

  • Установка Celery и создание вашей первой задачи.

  • Запуск рабочего и вызов задач.

  • Отслеживание задач по мере их перехода из разных состояний, и проверка возвращаемых значений.

Сельдерей поначалу может показаться сложным, но не волнуйтесь - это руководство поможет вам начать работу в кратчайшие сроки.Он намеренно прост, поэтому чтобы не путать вас с расширенными функциями. После того, как вы закончите это руководство, Рекомендуется просмотреть остальную документацию. Например, в руководстве «Следующие шаги» будет продемонстрировать возможности Celery.

Celery требует решения для отправки и получения сообщений; обычно это поставляется в виде отдельной службы, называемой брокером сообщений .

Доступно несколько вариантов, в том числе:

RabbitMQ

RabbitMQ - полнофункциональный, стабильный, надежный и простой в установке.Это отличный выбор для производственной среды. Подробная информация об использовании RabbitMQ с Celery:

Если вы используете Ubuntu или Debian, установите RabbitMQ, выполнив эту команда:

 $ sudo apt-get install rabbitmq-server 

Или, если вы хотите запустить его в Docker, выполните следующее:

 $ docker run -d -p 5672: 5672 rabbitmq 

Когда команда завершится, брокер уже будет работать в фоновом режиме, готов переместить сообщения для вас: Запуск rabbitmq-server: УСПЕХ .

Не беспокойтесь, если вы не используете Ubuntu или Debian, вы можете перейти на эту веб-сайт, чтобы найти аналогичные простые инструкции по установке для других платформы, включая Microsoft Windows:

Redis

Redis также полнофункциональный, но более подвержен потере данных в в случае внезапного прекращения работы или сбоев питания. Подробная информация об использовании Redis:

Использование Redis

Если вы хотите запустить его в Docker, выполните следующее:

 $ docker run -d -p 6379: 6379 redis 

Celery находится в индексе пакетов Python (PyPI), поэтому его можно установить со стандартными инструментами Python, такими как pip или easy_install :

Первое, что вам понадобится, это экземпляр Celery.Мы называем это сельдереем . приложение или просто приложение для краткости. Поскольку этот экземпляр используется как точка входа для всего, что вы хотите делать в Celery, например, для создания задач и управляющих воркерами, другие модули должны иметь возможность импортировать его.

В этом руководстве мы храним все, что содержится в одном модуле, но для более крупных проектов вы хотите создать специальный модуль.

Создадим файл tasks.py :

 из сельдерея импортного сельдерея app = Celery ('задачи', брокер = 'pyamqp: // guest @ localhost //') @приложение.задача def add (x, y): вернуть x + y 

Первый аргумент для Celery - это имя текущего модуля. Это нужно только для того, чтобы имена могли автоматически генерироваться при выполнении задач. определен в модуле __main__ .

Второй аргумент - это аргумент ключевого слова брокера, определяющий URL-адрес брокер сообщений, который вы хотите использовать. Здесь используется RabbitMQ (также вариант по умолчанию).

Дополнительные возможности см. В разделе «Выбор брокера» выше - для RabbitMQ вы можете использовать amqp: // localhost , или для Redis вы можете используйте redis: // localhost .

Вы определили одну задачу под названием добавить , возвращающую сумму двух чисел.

Теперь вы можете запустить воркер, выполнив нашу программу с рабочим аргумент:

 $ celery -A tasks worker --loglevel = info 

В производственной среде вам нужно запустить воркер в фон как демон. Для этого вам нужно использовать предоставленные инструменты вашей платформой или чем-то вроде супервизора (см. Демонизация Чтобы получить больше информации).

Чтобы получить полный список доступных параметров командной строки, выполните:

Доступно также несколько других команд и справка:

Для вызова нашей задачи вы можете использовать метод delay () .

Это удобный ярлык для apply_async () метод, дающий больший контроль над выполнением задачи (см. Задачи вызова):

 >>> из импорта задач добавить >>> add.delay (4, 4) 

Задача обработана ранее запущенным исполнителем. Вы можете убедиться в этом, посмотрев на вывод консоли рабочего.

Вызов задачи возвращает экземпляр AsyncResult . Это можно использовать для проверки состояния задачи, ожидания завершения задачи, или получить его возвращаемое значение (или, если задача не удалась, получить исключение и трассировку).

Результаты по умолчанию отключены. Для выполнения удаленных вызовов процедур или отслеживать результаты задачи в базе данных, вам нужно будет настроить Celery для использования результата бэкэнд. Это описано в следующем разделе.

.

сельдерей / сельдерей: распределенная очередь задач (ветвь разработки)

перейти к содержанию Зарегистрироваться
  • Почему именно GitHub? Особенности →
    • Обзор кода
    • Управление проектами
    • Интеграции
    • Действия
    • Пакеты
    • Безопасность
    • Управление командой
    • Хостинг
    • мобильный
    • Истории клиентов →
    • Безопасность →
  • Команда
  • Предприятие
  • Проводить исследования
.

Смотрите также


Scroll to Top

Follow Us