⚡️ Фоновая обработка задач в Python с Celery и RabbitMQВ современных приложениях важно уметь запускать фоновые задачи:
— регулярные джобы (очистка данных, отчёты),
— долгие вычисления,
— асинхронные уведомления или рассылки.
Для этого в Python чаще всего используют Celery и брокер сообщений, например RabbitMQ.
Почему Celery:
➡️ Один из самых популярных task-queue фреймворков в Python.
➡️ Легко интегрируется с Django, Flask и любыми Python-проектами.
➡️ Использует понятные концепции: декораторы для задач, питоновские структуры данных для сообщений.
➡️ Масштабируется до тысяч задач в секунду.
Почему RabbitMQ:➡️ Проверенный брокер сообщений.
➡️ Поддержка сложной маршрутизации (exchanges, queues).
➡️ Гарантии доставки (ack, persistence).
➡️ Кросс-языковая совместимость (AMQP, MQTT, STOMP).
Пример приложения: сервис Slack-уведомлений о дожде:🟠OpenWeatherMap API → получаем прогноз.
🟠GitHub API → используем как простую JSON-базу для защиты от дубликатов.
🟠Slack API → отправляем уведомления.
🟠Celery + RabbitMQ → автоматический запуск задачи каждый день в 12:00.
🔗 Полный гайд с кодом: https://clc.to/Bl_Rww🐸 Библиотека питониста#буст
