Introduction à Celery : Tâches en parallèle avec Python
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TUTO Introduction à Celery : Tâches en parallèle avec Python

Alexandre Blanchet
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Dans un monde où tout va de plus en plus vite, la capacité d’exécuter plusieurs tâches en parallèle est devenue essentielle pour nos applications. Elle permet, par exemple, à un utilisateur de télécharger une vidéo tout en continuant à naviguer sur un site web, sans interruption.

Dans cette formation, nous aborderons Celery, une bibliothèque Python conçue pour exécuter en arrière-plan des tâches gourmandes en temps, comme la génération de rapports PDF, l’upload de vidéos ou encore l’envoi d’e-mails. Grâce à Celery, l’application reste fluide et réactive pour l’utilisateur final.

Introduction à Celery : Tâches en parallèle avec Python

Nous commencerons par définir ce qu’est Celery, qui l’utilise et dans quels cas il devient indispensable, à travers une analogie simple : celle d’un restaurant.

Dans une seconde partie, nous mettrons ces notions en pratique en construisant un mini-projet basé sur cette explication.
Ce sera l’occasion de comprendre comment:

  • Envoyer une tâche vers une file d’attente
  • La Recevoir et l’exécuter dans un processus séparé
  • Intégrer Celery avec Docker et Docker Compose
  • Puis connecter l’ensemble à Grafana afin de superviser les tâches en cours.

Bonne formation !

Qu’allez-vous apprendre dans ce cours ?

Plan de cours
Chapitre 1
Introduction
Chapitre 2
Théorie
Chapitre 3
Préparer mon environnement pour Celery
Chapitre 4
Mise en pratique - Celery
Chapitre 5
Mise en pratique - Supervision de Celery avec Grafana
Chapitre 6
Prochaine Etape

Table des matières

Chapitre 1 : Introduction
01m21
 
Leçon 11.1 - Présentation du cours
Leçon 21.2 - Sommaire
Chapitre 2 : Théorie
05m18
 
Leçon 12.1 - Qu'est-ce que Celery?
Leçon 22.2 - Qui utilise Celery?
Leçon 32.3 - Pourquoi utiliser Celery?
Leçon 42.4 - Sommaire de Mise en pratique
Chapitre 3 : Préparer mon environnement pour Celery
15m07
 
Leçon 13.1 - Installer Docker Desktop
Leçon 23.2 - Installer Pycharm
Leçon 33.3 - Installer WSL (Windows)
Leçon 43.3 bis - Installer Homebrew (Mac)
Leçon 53.4 - Installer PIP (Windows & Linux)
Leçon 63.4 bis - Installer Python (Mac)
Leçon 73.5 - Installer Redis (Windows & Linux)
Leçon 83.5 bis - Installer Redis (Mac)
Leçon 93.6 - Installer un environnement virtuel (Windows)
Leçon 103.6 bis - Installer un environnement virtuel (Mac & Linux)
Leçon 113.7 - Installer Celery (Windows & Linux)
Leçon 123.7 bis - Installer Celery (Mac)
Chapitre 4 : Mise en pratique - Celery
17m57
 
Leçon 14.1 - Envoyer et recevoir une tâche Celery
Leçon 24.2 - Réessayer une tâche échouée
Leçon 34.3 - Dockerisation de Redis et des workers Celery
Leçon 44.4 - Ajustements après Dockerisation
Leçon 54.5 - Logging et Max Retry
Chapitre 5 : Mise en pratique - Supervision de Celery avec Grafana
09m46
 
Leçon 15.1 - Introduction
Leçon 25.2 - Supervision avec Flower
Leçon 35.3 - Export de metrics Flower vers Prometheus
Leçon 45.4 - Import de données Prometheus dans Grafana
Chapitre 6 : Prochaine Etape
46s
 
Leçon 16.1 - Prochaine Etape

Aperçus

Vos questions sur le cours

With which software version is this tutorial compatible with?

Python

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