Python 提交工作到 Redis

使用 Python 提交工作到 Redis 可以非常方便地实现任务队列功能，同时还可以利用 Redis 的强大功能，如分布式锁、发布/订阅等等。

准备工作

在开始前，需要安装 Redis 和 Redis Python 客户端。可以通过下面的命令进行安装：

# Ubuntu
sudo apt-get install redis-server
pip install redis

# CentOS
sudo yum install redis
pip install redis

# macOS
brew install redis
pip install redis

连接 Redis

连接 Redis 非常简单，只需要创建一个 Redis 客户端对象就可以了。下面是一个连接 Redis 的示例：

import redis

client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 测试连接是否成功
client.ping()

提交任务

提交任务也非常简单，只需要将任务数据序列化为字符串，然后把字符串放入 Redis 的队列中即可。下面是一个提交任务的示例：

import json

# 定义任务
task = {'type': 'email', 'to': 'example@example.com', 'subject': 'Hello', 'body': 'World'}

# 序列化任务数据
data = json.dumps(task)

# 提交任务
client.rpush('tasks', data)

执行任务

在一个单独的线程中执行任务。下面是一个执行任务的示例：

import time
import json

while True:
    # 从队列获取任务
    data = client.blpop('tasks', timeout=30)

    if data is None:
        # 如果队列为空，则等待 30 秒后继续执行
        continue

    # 解析任务数据
    task = json.loads(data[1])

    # 执行任务
    if task['type'] == 'email':
        # 发送电子邮件
        send_email(task['to'], task['subject'], task['body'])
    elif task['type'] == 'message':
        # 发送短信
        send_message(task['to'], task['body'])

    # 延迟 1 秒钟，以模拟任务处理时间
    time.sleep(1)

代码片段

下面是一个完整的代码片段：

import json
import redis
import time

client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def send_email(to, subject, body):
    print(f"Sending email to {to} with subject '{subject}' and body '{body}'.")

def send_message(to, body):
    print(f"Sending message to {to} with body '{body}'.")

while True:
    # 从队列获取任务
    data = client.blpop('tasks', timeout=30)

    if data is None:
        # 如果队列为空，则等待 30 秒后继续执行
        continue

    # 解析任务数据
    task = json.loads(data[1])

    # 执行任务
    if task['type'] == 'email':
        # 发送电子邮件
        send_email(task['to'], task['subject'], task['body'])
    elif task['type'] == 'message':
        # 发送短信
        send_message(task['to'], task['body'])

    # 延迟 1 秒钟，以模拟任务处理时间
    time.sleep(1)

总结

以上就是使用 Python 提交工作到 Redis 的完整流程。通过这种方式，可以实现分布式任务处理，提高系统的可靠性和性能。