Задача сельдерея и настройка декоратора

Я работаю над проектом, использующим django и сельдерей (django-celery). Наша команда решила обернуть весь код доступа к данным в (app-name)/manager.py (НЕ переносить в Менеджеров, как способ django), и разрешить код в (app-name)/task.py только для сборки и выполнения задач с сельдереем мы не имеем зависимости ORM от Django в этом слое).

В моем manager.py у меня есть что-то вроде этого:

def get_tag(tag_name):
    ctype = ContentType.objects.get_for_model(Photo)
    try:
        tag = Tag.objects.get(name=tag_name)
    except ObjectDoesNotExist:
        return Tag.objects.none()
    return tag

def get_tagged_photos(tag):
    ctype = ContentType.objects.get_for_model(Photo)
    return TaggedItem.objects.filter(content_type__pk=ctype.pk, tag__pk=tag.pk)

def get_tagged_photos_count(tag):
    return get_tagged_photos(tag).count()

В моей task.py мне нравится включать их в задачи (тогда, возможно, использовать эти задачи для выполнения более сложных задач), поэтому я пишу этот декоратор:

import manager #the module within same app containing data access functions

class mfunc_to_task(object):
    def __init__(mfunc_type='get'):
        self.mfunc_type = mfunc_type

    def __call__(self, f):
        def wrapper_f(*args, **kwargs):
            callback = kwargs.pop('callback', None)

            mfunc = getattr(manager, f.__name__)

            result = mfunc(*args, **kwargs)
            if callback:
                if self.mfunc_type == 'get':
                    subtask(callback).delay(result)
                elif self.mfunc_type == 'get_or_create':
                    subtask(callback).delay(result[0])
                else:
                    subtask(callback).delay()
            return result            

        return wrapper_f

затем (все еще в task.py):

#@task
@mfunc_to_task()
def get_tag():
    pass

#@task
@mfunc_to_task()
def get_tagged_photos():
    pass

#@task
@mfunc_to_task()
def get_tagged_photos_count():
    pass

Все отлично работает без @task. Но после применения этого декоратора @task (вверху, как указано в документации по сельдерину), все начинает разваливаться. По-видимому, каждый раз, когда вызывается mfunc_to_task.__call__, те же функции task.get_tag передаются как f. Таким образом, я получал один и тот же wrapper_f каждый раз, и теперь единственное, что я делаю, это получить один тег.

Я новичок в декораторах. Любой может помочь мне понять, что здесь не так, или указать другие способы достижения этой задачи? Мне очень жаль, что я написал один и тот же код для каждой функции доступа к данным.

Ответ 1

Не совсем понятно, почему передаваемые аргументы не будут работать?

если вы используете этот пример:

@task()
def add(x, y):
    return x + y

позволяет добавить некоторые записи в MyCoolTask:

from celery import task
from celery.registry import tasks

import logging
import celery

logger = logging.getLogger(__name__)

class MyCoolTask(celery.Task):

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        """In celery task this function call the run method, here you can
        set some environment variable before the run of the task"""
        logger.info("Starting to run")
        return self.run(*args, **kwargs)

    def after_return(self, status, retval, task_id, args, kwargs, einfo):
        #exit point of the task whatever is the state
        logger.info("Ending run")
        pass

и создайте расширенный класс (расширяющий MyCoolTask, но теперь с аргументами):

class AddTask(MyCoolTask):

    def run(self,x,y):
        if x and y:
            result=add(x,y)
            logger.info('result = %d' % result)
            return result
        else:
            logger.error('No x or y in arguments')

tasks.register(AddTask)

и убедитесь, что вы передаете kwargs как данные json:

{"x":8,"y":9}

Получаю результат:

[2013-03-05 17:30:25,853: INFO/MainProcess] Starting to run
[2013-03-05 17:30:25,855: INFO/MainProcess] result = 17
[2013-03-05 17:30:26,739: INFO/MainProcess] Ending run
[2013-03-05 17:30:26,741: INFO/MainProcess] Task iamscheduler.tasks.AddTask[6a62641d-16a6-44b6-a1cf-7d4bdc8ea9e0] succeeded in 0.888684988022s: 17

Ответ 2

Вместо использования декоратора, почему вы не создаете базовый класс, расширяющий celery.Task?

Таким образом, все ваши задачи могут расширить ваш настраиваемый класс задач, где вы можете реализовать свое личное поведение с помощью методов __call__ и after_return , Вы также можете определить общие методы и объект для всей своей задачи.

class MyCoolTask(celery.Task):

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        """In celery task this function call the run method, here you can
        set some environment variable before the run of the task"""
        return self.run(*args, **kwargs)

    def after_return(self, status, retval, task_id, args, kwargs, einfo):
        #exit point of the task whatever is the state
        pass