Celery es una biblioteca de Python que permite construir aplicaciones distribuidas y escalables mediante el uso de colas de tareas asíncronas. Celery divide las tareas complejas en sub-tareas más pequeñas que se ejecutan de forma distribuida en "workers". Esto permite escalar la aplicación horizontalmente al agregar más workers y mejorar el rendimiento al procesar tareas en paralelo. Celery también admite cadenas de tareas y colas especializadas para diferentes tipos de workers.

1. Computación distribuida
usando Celery para Python:
Construye aplicaciones rápidas y escalables fácilmente

2. ¿Quién les habla?
Sebastián Ramírez
CTO en: www.senseta.com
Github: github.com/tiangolo
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Twitter: twitter.com/tiangolo

3. Celery
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4. ¿Quién lo usa?
...y muchos otros.
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5. ¿Qué es Celery?
Celery is an asynchronous task queue/job queue based on distributed message
passing. It is focused on real-time operation, but supports scheduling as well.
Celery es una cola (o sistema para administrar colas) de tareas o trabajos de
manera asíncrona, basado en envío de mensajes. Está enfocado en operaciones
en tiempo-real, pero también soporta tareas programadas.
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6. WTF?
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7. ¿Qué problemas resuelve?
● Aplicación web “lenta”
● Web que recibe datos y los procesa antes de almacenar
● Procesamiento adicional (extracción de entidades, Machine Learning...)
● Un servidor solo no alcanza a hacer todo lo que se necesita
● Coordinar múltiples dispositivos en red (e.g. coordinación de Raspberry Pi)
● Secuencias de pasos a ejecutar (e.g. procesar -> analizar -> almacenar)
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8. @tiangolo

9. ¿Cómo resuelve problemas?
● Cada componente modularizado hace solo su parte
● Se pasan “tareas”, “trabajos” o “mensajes” entre módulos
● “Hey! Ejecuta esta función X con estos parámetros Y y Z!”
● Una aplicación principal ejecuta funciones de Celery que envían “tareas”
● “Workers” o “trabajadores” están “escuchando” tareas
● Cada “worker” va tomando tareas de una “cola” de tareas (lista de pendientes)
● Esa cola es RabbitMQ, Redis u otros
● Celery es el “pegante” que une todo, maneja la comunicación entre partes
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10. Arquitectura de Celery
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11. Arquitectura de Celery 2
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12. Desvío, atajo: ¿qué es Docker?
● Máquinas virtuales, solo que no
● Virtualenv, solo que no
● “Containers” mini-Linux sobre Linux
● Seguridad
● Dependencias
● “Pero en mi laptop funciona”
● “Imágenes” pre-existentes
● Aprendizaje de otros sistemas
● Empezar de cero más rápido
● ...etc
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13. @tiangolo

14. Arquitectura de Celery, con Docker
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15. Arquitectura de Celery, con Docker, multi máquina
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16. Arquitectura de Celery, con Docker, multi-workers
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17. “Workers” o trabajadores en diferentes servidores
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18. @tiangolo

19. Código celery_app.py
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20. Código main.py
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21. Código Worker: tasks.py
$ celery worker -A tasks -l info
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22. “Queues” o “colas” especializadas por tipo de worker
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23. @tiangolo

24. “Colas” especializadas celery_app.py
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25. “Colas” especializadas
Worker A (requests): tasks.py
$ celery worker -A tasks -l info -Q queue-a
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26. “Colas” especializadas
Worker B (markdown): tasks.py
$ celery worker -A tasks -l info -Q queue-b
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27. “Colas” especializadas main.py
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28. “Chains” o “cadenas” de tareas
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29. @tiangolo

30. “Cadenas” de tareas celery_app.py
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31. “Cadenas” de tareas Worker A (requests): tasks.py
$ celery worker -A tasks -l info -Q queue-a
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32. “Cadenas” de tareas Worker B (markdown): tasks.py
$ celery worker -A tasks -l info -Q queue-b
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33. “Cadenas” de tareas main.py
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34. “Cadenas” de tareas main.py (con formato)
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35. Sub tareas generadas en workers (sin “cadenas”)
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36. @tiangolo

37. Se puede tener un back end de resultados
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38. Escribir en DB y responder luego
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39. Llamar API externo lento
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40. ¿Preguntas?
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41. ¡Gracias!
Sebastián Ramírez
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