咱们曾经研究过如何让Python和Go互相调度，当时发现，将Go语言写的模块打包成动态连接库，就能在Python中进行调度：python
Go的优点很明显，从1亿减到1，在个人设备上测试，用Go运行只须要50ms，Python可能须要接近100倍的时间。git
可是，这种写法也有缺点：实在太麻烦了，大大增长了整个项目的耦合性。github
那Python中有没有办法不经过打包成动态连接库的方法，用Python调度Go的任务呢？答案是Go celery.微信
https://github.com/gocelery/goceleryapp
咱们能够用Go写一个计算密集型任务的Worker，而后用Python的Celery beat来调度这个Worker，下面给你们演示一下：函数
1.编写Go Worker
最好是将计算密集型的任务改形成Go语言版的，这样收益才能最大化。测试
好比这里，我使用的是上回从1亿减到1的老梗。spa
PS，别被下面这段代码吓到了，其实大部分是能够去掉的配置项，核心代码就几行。.net
输入命令：
go run main.go
便可运行该worker
2.编写Python客户端
每5秒调度一次1亿减到1，不过不跑Python worker. 因为Go Worker在运行，这里的minus会被Go Worker消费。
另外请注意，这里的minus函数实际上只是为了能被识别到而编写的，其内容毫无心义，直接写个pass都没问题（由于其实是Go Worker在消费）。
编写完后，针对go_tasks模块启动beat：
celery -A go_tasks beat
此时，调度器就会调度Go Worker执行任务：
能够看到，咱们成功用Python的Celery Beat调度了Go写的Worker！可喜可贺。
接下来能够看看若是单纯用Python的Worker作这样的计算是有多耗时：
启动worker:
celery worker -A python_tasks -l info --pool=eventlet
启动beat调度器:
celery -A python_tasks beat
结果以下：
能够看到，Python从1亿减到1平均须要5.2秒左右的时间，和Go版相差了100倍左右。
若是咱们将调度器的频率提升到每秒计算1次，Python版的Worker，其任务队列必定会堵塞，由于Worker消费能力不够强大。相比之下，Go版的Worker可就很是给力了。
所以，若是你的项目中有这种计算密集型的任务，能够尝试将其提取成Go版本试试，说不定有惊喜呢。
咱们的文章到此就结束啦，若是你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注Python实用宝典。
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