Python编程:使用supervisor管理Django-Celery进程

简介: Python编程:使用supervisor管理Django-Celery进程

supervisor 进程管理工具

安装

python2

pip install supervisor

配置

$ mkdir config
# 生成配置文件
$ echo_supervisord_conf > config/supervisord.conf

修改配置文件 config/supervisord.conf

1、开启web管理界面:inet_http_server

2、开启管理:supervisorctl.serverurl

3、开启配置文件:include

[include]
files = *.ini

新建日志 logs文件夹

配置3个进程管理文件

1、supervisor_celery_worker.ini

[program:celery-worker]
command=python manage.py celery worker -l INFO
directory=celery_learn/celery_project
environment=PATH="/.virtualenvs/py3/bin"
stdout_logfile=celery_learn/celery_project/logs/celery.worker.log
stderr_logfile=celery_learn/celery_project/logs/celery.worker.log
autostart=true
autorestart=true
startsecs=10
stopwaitsecs=60
priority=998

2、supervisor_celery_beat.ini

[program:celery-worker]
command=python manage.py celery beat -l INFO
directory=celery_learn/celery_project
environment=PATH="/.virtualenvs/py3/bin"
stdout_logfile=celery_learn/celery_project/logs/celery.beat.log
stderr_logfile=celery_learn/celery_project/logs/celery.beat.log
autostart=true
autorestart=true
startsecs=10
stopwaitsecs=60
priority=997

3、supervisor_celery_flower.ini

[program:celery-worker]
command=python manage.py celery flower
directory=celery_learn/celery_project
environment=PATH="/.virtualenvs/py3/bin"
stdout_logfile=celery_learn/celery_project/logs/celery.flower.log
stderr_logfile=celery_learn/celery_project/logs/celery.flower.log
autostart=true
autorestart=true
startsecs=10
stopwaitsecs=60
priority=996

启动

supervisord -c config/supervisord.conf

管理工具

> supervisorctl
> help
> update   # 更新配置文件

管理界面

http://127.0.0.1:9001/

配置参数参考:

http://www.supervisord.org/configuration.html#program-x-section-settings

相关文章
|
5月前
|
监控 编译器 Python
如何利用Python杀进程并保持驻留后台检测
本教程介绍如何使用Python编写进程监控与杀进程脚本,结合psutil库实现后台驻留、定时检测并强制终止指定进程。内容涵盖基础杀进程、多进程处理、自动退出机制、管理员权限启动及图形界面设计,并提供将脚本打包为exe的方法,适用于需持续清理顽固进程的场景。
|
6月前
|
Linux 数据库 数据安全/隐私保护
Python web Django快速入门手册全栈版,共2590字,短小精悍
本教程涵盖Django从安装到数据库模型创建的全流程。第一章介绍Windows、Linux及macOS下虚拟环境搭建与Django安装验证;第二章讲解项目创建、迁移与运行;第三章演示应用APP创建及项目汉化;第四章说明超级用户创建与后台登录;第五章深入数据库模型设计,包括类与表的对应关系及模型创建步骤。内容精炼实用,适合快速入门Django全栈开发。
256 1
|
8月前
|
前端开发 JavaScript 关系型数据库
基于python的租房网站-房屋出租租赁系统(python+django+vue)源码+运行
该项目是基于python/django/vue开发的房屋租赁系统/租房平台,作为本学期的课程作业作品。欢迎大家提出宝贵建议。
252 6
|
10月前
|
数据采集 Java 数据处理
Python实用技巧:轻松驾驭多线程与多进程,加速任务执行
在Python编程中,多线程和多进程是提升程序效率的关键工具。多线程适用于I/O密集型任务,如文件读写、网络请求;多进程则适合CPU密集型任务,如科学计算、图像处理。本文详细介绍这两种并发编程方式的基本用法及应用场景,并通过实例代码展示如何使用threading、multiprocessing模块及线程池、进程池来优化程序性能。结合实际案例,帮助读者掌握并发编程技巧,提高程序执行速度和资源利用率。
477 0
|
设计模式 前端开发 数据库
Python Web开发:Django框架下的全栈开发实战
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Django框架在Python Web开发中的应用,涵盖了Django与Flask等框架的比较、项目结构、模型、视图、模板和URL配置等内容,并展示了实际代码示例,帮助读者快速掌握Django全栈开发的核心技术。
685 45
|
12月前
|
存储 监控 Linux
嵌入式Linux系统编程 — 5.3 times、clock函数获取进程时间
在嵌入式Linux系统编程中,`times`和 `clock`函数是获取进程时间的两个重要工具。`times`函数提供了更详细的进程和子进程时间信息,而 `clock`函数则提供了更简单的处理器时间获取方法。根据具体需求选择合适的函数,可以更有效地进行性能分析和资源管理。通过本文的介绍,希望能帮助您更好地理解和使用这两个函数,提高嵌入式系统编程的效率和效果。
514 13
|
并行计算 数据处理 调度
Python中的并发编程:探索多线程与多进程的奥秘####
本文深入探讨了Python中并发编程的两种主要方式——多线程与多进程,通过对比分析它们的工作原理、适用场景及性能差异,揭示了在不同应用需求下如何合理选择并发模型。文章首先简述了并发编程的基本概念,随后详细阐述了Python中多线程与多进程的实现机制,包括GIL(全局解释器锁)对多线程的影响以及多进程的独立内存空间特性。最后,通过实例演示了如何在Python项目中有效利用多线程和多进程提升程序性能。 ####
|
安全 数据库 开发者
Python Web开发:Django框架下的全栈开发实战
【10月更文挑战第26天】本文详细介绍了如何在Django框架下进行全栈开发,包括环境安装与配置、创建项目和应用、定义模型类、运行数据库迁移、创建视图和URL映射、编写模板以及启动开发服务器等步骤,并通过示例代码展示了具体实现过程。
367 2
|
调度 iOS开发 MacOS
python多进程一文够了!!!
本文介绍了高效编程中的多任务原理及其在Python中的实现。主要内容包括多任务的概念、单核和多核CPU的多任务实现、并发与并行的区别、多任务的实现方式(多进程、多线程、协程等)。详细讲解了进程的概念、使用方法、全局变量在多个子进程中的共享问题、启动大量子进程的方法、进程间通信(队列、字典、列表共享)、生产者消费者模型的实现,以及一个实际案例——抓取斗图网站的图片。通过这些内容,读者可以深入理解多任务编程的原理和实践技巧。
665 1
|
安全 数据库 C++
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
195 1

推荐镜像

更多