이미지 처리는 대부분의 웹 응용 프로그램에서 중요한 요소입니다. 그러나 이미지 처리는 종종 오랜 시간이 걸리거나 대기 시간이 긴 작업입니다. 이 문제를 해결하기 위해 비동기 이미지 프로세싱을 사용할 수 있습니다. 여기서는 Celery를 사용하여 이미지 처리 작업을 비동기로 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Celery란?

Celery는 분산 작업 큐 시스템입니다. 비동기 작업을 수행하고 결과를 반환하는 데 사용됩니다. Celery는 Python으로 작성되었으며, 확장 가능하고 유연한 작업 큐 시스템을 제공합니다.

Celery 설치

Celery를 설치하려면 다음 명령을 실행합니다:

pip install celery

또한 Celery를 사용하기 위해 브로커와 백엔드가 필요합니다. RabbitMQ, Redis 등의 메시지 브로커와 SQLite, PostgreSQL 등의 백엔드를 선택할 수 있습니다.

Celery 작업 정의

Celery 작업은 일반적으로 함수로 정의됩니다. 이미지 처리를 위해 다음과 같은 작업을 정의할 수 있습니다:

from celery import Celery

app = Celery('image_processing', broker='pyamqp://guest@localhost//', backend='rpc://')

@app.task
def process_image(image_url):
    # 이미지 처리 작업 수행
    # 결과 반환
    return processed_image_url

위의 코드에서 process_image 함수는 @app.task 데코레이터로 Celery 작업으로 정의되었습니다. 이 함수는 이미지 URL을 인수로 받아 이미지 처리 작업을 수행하고, 처리된 이미지의 URL을 반환합니다.

Celery 작업 실행

Celery 워커를 실행하기 위해 다음 명령을 실행합니다:

celery -A image_processing worker --loglevel=info

이제 process_image 작업을 비동기로 실행할 수 있습니다. 다음은 Celery를 사용하여 이미지 처리 작업을 수행하는 예입니다:

result = process_image.delay(image_url)

위의 코드에서 delay 메서드는 작업을 비동기로 실행하고 작업의 결과를 나타내는 AsyncResult 객체를 반환합니다. 작업이 완료되면 AsyncResult 객체를 사용하여 결과를 가져올 수 있습니다:

if result.ready():
    processed_image_url = result.get()

결론

Celery를 사용하면 비동기 이미지 프로세싱을 쉽게 구현할 수 있습니다. Celery의 강력한 기능을 활용하여 웹 응용 프로그램에서 오랜 시간이 걸리는 작업을 비동기로 처리할 수 있습니다.

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