Bienvenida

1

Celery ¿Qué es, para qué sirve, cómo se usa?

2

Repositorio del proyecto

3

Arquitecturas de software basadas en mensajería y colas de tareas

4

Brokers de tareas: Servidores de mensajería y formas de usarlos

5

¿Cuándo debemos usar Celery?

6

Reto: Casos de uso de Celery

Bot de Slack

7

¿Cómo funciona un bot?

8

Cómo funciona el API de Slack para programación de bots (y parecidos y diferencias con otros APIs)

9

¿Cómo crear un bot reactivo?

10

Reto: posibles aplicaciones de bots de Slack, buscar ejemplos y entender cómo se llevarían a cabo

11

Reto: modificar el bot básico y crear alguno que responda a a algún tipo de petición o muestre algo

Brokers de mensajería

12

¿Qué es un broker de mensajería y cuándo debe usarse?

13

Conceptos: mecanismos de publicación/suscripción. Canales. Intercambiadores

14

Brokers de mensajería open source

15

Python con RabbitMQ uso básico de la terminal

16

Comparación de diferentes brokers de mensajería para trabajar con Celery

17

Reto: Crear una pequeña aplicación cliente-servidor que use RabbitMQ desde Python

Celery y brokers de mensajería

18

Creando un entorno de desarrollo para Celery

19

Instalación y creación de un programa básico pub/sub

20

Cómo usar Celery para programar un robot de Slack: diseño y comienzo de la implementación

21

Monitorización de tareas

22

Solucionando problemas

23

Reto: implementación y despliegue básico de un bot de Slack

Enrutado de tareas

24

Conceptos: enrutado de tareas y por qué se necesita

25

Enrutado manual

26

Mensajería en Celery: uso de Kombu

27

Enrutado automático

28

Reto: diseño de mecanismos de enrutado para un bot de Slack

Integración y despliegue en la nube

29

Estructura de mensajes en Celery y resultados de tareas

30

Tareas periódicas con Celery

31

Configuración de sistemas en la nube

32

Contenedores

33

Despliegue en un PaaS: Heroku

34

Uso de Celery con Node.js

35

Reto: despliegue en la nube (usando cuentas gratuitas)

Conclusiones

36

Despedida, conclusiones y a dónde ir desde aquí

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Curso de Celery 4

Curso de Celery 4

Juan Julián Merelo

Juan Julián Merelo

Instalación y creación de un programa básico pub/sub

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creo que este es un curso muy bueno pero mal ordenado, en verdad es un tanto complejo seguirle profe, por que hace dos videos me esta haciendo comparaciones de nuevo, lleva poco mas de una hora comparando broker y recien que va a mostrar celery tambien esta saltado… me gustaria que le hicieran una revision al curso, al menos para ordenar bien las clases…

Comparto, con el @artik0 y @jenapi el curso no esta ordenado, va de un lado a otro, lo que está en el github esta todo completo, sin explicar y en el curso no te acompaña o te enseña a hacer las cosas sino que simplemente te cuenta un poquito del código.
Eso hace complejo aprender.

Sería muy bueno que se revise el curso para hacerlo neuvamente ya que es un tema muy importante.
Gracias.

Estoy un poco perdido, las clases anteriores y el repo de github te muestran es lo que hacemos a partir de esta clase??

La introducción fue más extensa de lo usual en cualquier otro curso de Platzi pero la verdad que sirvió mucho. Tener bases sólidas es importante y en muchos cursos pasa que uno avanza un poco y se siente perdido porque las bases no fueron tan asentadas como en este curso. Genial.

Las funciones get() de los diccionarios van muy bien para evitar excepciones y dar valores por defecto, sin embargo, en:
os.environ.get('RMQ_PASS')
yo habría puesto:
os.environ['RMQ_PASS']
creo que este caso es buena una excepción lo antes posible (cuando no encuentre la variable de entorno RMQ_PASS). Si usamos get y no encontrase la variable, substituiría{}por None y el error lo tendríamos en la conexión al broker, que es más complicado de debugar.
Por otra parte, viendo el format del string de conexión a sqlite: ¿porqué no usar los nuevos f-strings de python3? Encuentro que hacen más legibles los strings formateados.
Un saludo.

En lo personal creo que el curso está muy bien teniendo en cuenta que poco se habla en internet de como usar Celery con un buen broker. Son conceptos muy reales donde se pueden aplicar en el día a día profesionalmente.

Genial, lo intentare en redis

Tambien esta cool ipython, para autocompletar solo usas tap.

pip install ipython

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