咱們曾經研究過如何讓Python和Go互相調度，當時發現，將Go語言寫的模塊打包成動態連接庫，就能在Python中進行調度：python
Go的優點很明顯，從1億減到1，在個人設備上測試，用Go運行只須要50ms，Python可能須要接近100倍的時間。git
可是，這種寫法也有缺點：實在太麻煩了，大大增長了整個項目的耦合性。github
那Python中有沒有辦法不經過打包成動態連接庫的方法，用Python調度Go的任務呢？答案是Go celery.微信
https://github.com/gocelery/goceleryapp
咱們能夠用Go寫一個計算密集型任務的Worker，而後用Python的Celery beat來調度這個Worker，下面給你們演示一下：函數
1.編寫Go Worker
最好是將計算密集型的任務改形成Go語言版的，這樣收益才能最大化。測試
好比這裏，我使用的是上回從1億減到1的老梗。spa
PS，別被下面這段代碼嚇到了，其實大部分是能夠去掉的配置項，核心代碼就幾行。.net
輸入命令：
go run main.go
便可運行該worker
2.編寫Python客戶端
每5秒調度一次1億減到1，不過不跑Python worker. 因爲Go Worker在運行，這裏的minus會被Go Worker消費。
另外請注意，這裏的minus函數實際上只是爲了能被識別到而編寫的，其內容毫無心義，直接寫個pass都沒問題（由於其實是Go Worker在消費）。
編寫完後，針對go_tasks模塊啓動beat：
celery -A go_tasks beat
此時，調度器就會調度Go Worker執行任務：
能夠看到，咱們成功用Python的Celery Beat調度了Go寫的Worker！可喜可賀。
接下來能夠看看若是單純用Python的Worker作這樣的計算是有多耗時：
啓動worker:
celery worker -A python_tasks -l info --pool=eventlet
啓動beat調度器:
celery -A python_tasks beat
結果以下：
能夠看到，Python從1億減到1平均須要5.2秒左右的時間，和Go版相差了100倍左右。
若是咱們將調度器的頻率提升到每秒計算1次，Python版的Worker，其任務隊列必定會堵塞，由於Worker消費能力不夠強大。相比之下，Go版的Worker可就很是給力了。
所以，若是你的項目中有這種計算密集型的任務，能夠嘗試將其提取成Go版本試試，說不定有驚喜呢。
咱們的文章到此就結束啦，若是你喜歡今天的Python 實戰教程，請持續關注Python實用寶典。
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