Celery는 Python으로 작성된 분산 작업 큐 시스템으로, 비동기 작업을 처리하는 데 사용됩니다. Celery를 사용하면 작업을 비동기적으로 실행하고 결과를 처리할 수 있습니다. 그러나 Celery는 스케줄링 기능을 제공하지 않기 때문에 스케줄링 작업이 필요한 경우에는 외부 라이브러리를 사용해야 합니다.
여기 몇 가지 Celery와 함께 사용할 수 있는 스케줄링 라이브러리를 소개합니다.
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Celery Beat: Celery 패키지에 포함된 스케줄러입니다. Celery Beat은 Redis, RabbitMQ 등과 같은 다양한 브로커를 지원하며, 일정한 간격 또는 cron 표현식을 사용하여 작업을 예약할 수 있습니다. Celery Beat은 Celery 워커와 분리되어 실행되며, 설정 파일을 사용하여 예약된 작업을 관리할 수 있습니다.
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APScheduler: APScheduler는 Python에서 스케줄링 작업을 지원하는 강력한 라이브러리입니다. Celery와 함께 사용할 수 있으며, 여러 종류의 작업 스케줄링을 지원합니다. 간단한 인터페이스로 작업을 예약하고 실행하는 데 사용할 수 있습니다. APScheduler는 SQLite, PostgreSQL, MongoDB 등 다양한 백엔드를 지원하며, cron 표현식을 사용하여 작업을 스케줄링할 수 있습니다.
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Huey: Huey는 Celery와 비슷한 기능을 제공하는 Python용 간단한 분산 작업 큐입니다. Celery와는 달리 스케줄링을 내장하고 있으며, cron 표현식을 사용하여 작업을 예약할 수 있습니다. Huey는 Redis 또는 SQLite를 백엔드로 사용할 수 있습니다.
이 외에도 다른 많은 스케줄링 라이브러리가 있으며, 선택은 개발 환경과 요구 사항에 따라 다를 수 있습니다. Celery와 함께 사용할 수 있는 스케줄링 라이브러리를 선택할 때는 기능, 성능, 지원되는 브로커 및 배포 용이성 등을 고려해야 합니다.
참고 자료: