[python] Celery의 작업 결과를 시각화하는 방법은 어떻게 되는가?

21 Nov 2023

python

Celery는 분산 작업 큐 시스템으로 대규모 작업을 처리하는 데 사용됩니다. 작업이 완료되면 결과를 시각화하여 보다 쉽게 이해할 수 있습니다. 이 포스트에서는 Celery 작업 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Celery에서 작업 결과를 시각화하기 위해서는 다음 단계를 따를 수 있습니다:

작업 결과를 저장하기 위한 데이터베이스를 설정합니다. Celery는 여러 가지 데이터베이스를 지원하므로 사용자 환경에 맞게 선택할 수 있습니다. 예를 들어, Redis나 MySQL 등을 사용할 수 있습니다.
작업 결과를 저장할 테이블 또는 컬렉션을 정의합니다. 데이터베이스 스키마를 설계하거나 테이블을 생성하여 작업 결과를 저장할 수 있습니다.
Celery 작업 함수에서 작업이 완료되면 결과를 데이터베이스에 저장합니다. Celery는 작업 결과를 반환하는데, 이를 받아서 데이터베이스에 저장하는 로직을 작성합니다.
시각화 도구를 사용하여 저장된 작업 결과를 시각화합니다. 예를 들어, matplotlib, seaborn 등의 시각화 라이브러리를 사용하여 결과를 그래프로 표현할 수 있습니다.

아래는 Celery 작업 결과를 Redis 데이터베이스에 저장하고 matplotlib를 사용하여 결과를 시각화하는 예제 코드입니다:

from celery import Celery
import redis
import matplotlib.pyplot as plt

app = Celery('myapp', broker='redis://localhost:6379/0')
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=1)

@app.task
def my_task():
    # 작업 수행 후 결과 반환
    result = 10 + 20
    
    # 결과를 Redis에 저장
    redis_client.set('task_result', result)

# Celery 작업 실행
task_result = my_task.delay()

# 작업 결과 가져오기
result = redis_client.get('task_result')

# 결과를 시각화
plt.title('Celery 작업 결과 시각화')
plt.bar(['Result'], [result])
plt.show()

이 예제에서는 Redis 데이터베이스를 사용하여 작업 결과를 저장하고, matplotlib를 사용하여 결과를 막대 그래프로 표시합니다. 자세한 설정은 사용자 환경에 따라 조정할 수 있습니다.

참고 문헌:

Celery 공식 문서: https://docs.celeryproject.org/
Redis 공식 문서: https://redis.io/documentation