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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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Estructura de mensajes en Celery y resultados de tareas
29/36Celery transporta la respuestas de las tareas.
Formatos de serialización:
- JSON por omisión
- Puede usar YAML
- pickle (formato específico de Python)
- msgpack(formato universal de empaquetado de mensajes)
- Admite otros tipos de MIME
Se necesita almacenar la respuesta. Por eso hay que realizar algunos cambios para recibir estas respuestas. Tendrás que configurar un backend para almacenar las tareas en tránsito y una vez configurado, el transporte y presentación se hacen automáticamente.
Puedes usar ORM para Django, Memcached, Redis, RabbitMQ/AMQP como Backends para Celery
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