taqu 1.0.0

这是什么？在

许多系统都可以从后台任务队列中获益，这些任务独立于API或其他进程运行。这有助于提高API性能，限制流量峰值的影响，以及通过并行处理各种事情来扩展。在

Python的实际标准是celeri+RabbitMQ，但是托管RabbitMQ是另一个负担，并不总是最有趣的体验，而且celeri还不支持asyncio。完全托管的解决方案（如Azure服务总线）可以帮助您更快地起步，无需担心的事情更少，还可以让您节省成本。在

主要用于asyncio（来自taqu.aio模块），但也可以用于非异步代码（使用taqu模块的导入）。在

支持您可能需要的所有基本功能：

• Fast insertion of tasks to queue
• Async task processing
• Easy to scale workers
• Retry logic - if there’s an uncaught exception the task will automatically be put back in the queue
• Clean shutdown on Ctrl+C (waits until tasks finish processing)

入门

在Azure Portal中设置一个新的服务总线（任何层都可以），然后在其中设置一个队列。您可能希望启用分区，也可能需要启用死记硬背。然后您需要获取代码的访问凭据。确保已安装Azure CLI，然后运行：

az login  # Ensure you're logged in to Azure
az account list  # List subscriptions
az account set --subscription <subscriptionId>  # Set active subscription

az servicebus namespace authorization-rule keys list \
    --resource-group <rgName> \
    --namespace-name <namespace> \
    --name RootManageSharedAccessKey \
    --query primaryConnectionString \
    --output tsv

你还需要使用安装了tall的Azure库：

然后，您可以设置您的worker，下面是一个示例worker.py，您可以使用python worker.py运行它：

importasynciofromtaqu.aioimportTaquAzureWorkerfrompydanticimportBaseModelCONNECTION_STRING="..."worker=TaquAzureWorker(CONNECTION_STRING)classCreateUser(BaseModel):username:strasyncdefcreate_user(user:CreateUser):print(user.username)worker.register(create_user)worker.run()

在worker就位后，您可以创建一个客户端并发送一些任务

fromtaquimportTaquAzureClientfrompydanticimportBaseModelCONNECTION_STRING="..."taqu=TaquAzureClient(CONNECTION_STRING)classCreateUser(BaseModel):username:strtaqu.add_task(CreateUser(username="my_new_username"))

您也可以查看examples。在

贡献

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在本地测试更改python setup.py develop是一种很好的运行方法，之后可以python setup.py develop --uninstall（您可能还需要使用--user标志）。在