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Celery ¿Qué es, para qué sirve, cómo se usa?
Repositorio del proyecto
Arquitecturas de software basadas en mensajería y colas de tareas
Brokers de tareas: Servidores de mensajería y formas de usarlos
¿Cuándo debemos usar Celery?
Reto: Casos de uso de Celery
Bot de Slack
¿Cómo funciona un bot?
Cómo funciona el API de Slack para programación de bots (y parecidos y diferencias con otros APIs)
¿Cómo crear un bot reactivo?
Reto: posibles aplicaciones de bots de Slack, buscar ejemplos y entender cómo se llevarían a cabo
Reto: modificar el bot básico y crear alguno que responda a a algún tipo de petición o muestre algo
Brokers de mensajería
¿Qué es un broker de mensajería y cuándo debe usarse?
Conceptos: mecanismos de publicación/suscripción. Canales. Intercambiadores
Brokers de mensajería open source
Python con RabbitMQ uso básico de la terminal
Comparación de diferentes brokers de mensajería para trabajar con Celery
Reto: Crear una pequeña aplicación cliente-servidor que use RabbitMQ desde Python
Celery y brokers de mensajería
Creando un entorno de desarrollo para Celery
Instalación y creación de un programa básico pub/sub
Cómo usar Celery para programar un robot de Slack: diseño y comienzo de la implementación
Monitorización de tareas
Solucionando problemas
Reto: implementación y despliegue básico de un bot de Slack
Enrutado de tareas
Conceptos: enrutado de tareas y por qué se necesita
Enrutado manual
Mensajería en Celery: uso de Kombu
Enrutado automático
Reto: diseño de mecanismos de enrutado para un bot de Slack
Integración y despliegue en la nube
Estructura de mensajes en Celery y resultados de tareas
Tareas periódicas con Celery
Configuración de sistemas en la nube
Contenedores
Despliegue en un PaaS: Heroku
Uso de Celery con Node.js
Reto: despliegue en la nube (usando cuentas gratuitas)
Conclusiones
Despedida, conclusiones y a dónde ir desde aquí
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Termina en:
Es aconsejable siempre mantener abierta la monitorización de tareas .
Nos permite:
En este caso usaremos flower el cual puedes instalar haciendo pip install flower y usar el navegador para visualización.
Tienes otras alternativas como:
Aportes 2
Preguntas 0
Creo que este tipo de curso no deberian salir a produccion.
Al principio estuvo muy buena la teoria y las bases de los conceptos.
Pero en cuando a la practica, esta malisimo. No hay una estructura bien planteada en cuando a los ejercicios y los retos.
Interesante la manera como se pueden monitorear las tareas, yo de mi parte utilizo flower en django por que es muy fácil de visualizar, es muy dummy pero ofrece lo necesario, por otra parte tambien me gusta ver la consola web de rabbitmq:
se habilita con el siguiente comando:
La puedes ver en tu localhost:
credenciales por defecto: user:guest password: guest
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