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django扩展练习记录

一、Django 中使用 django-apscheduler 实现定时任务

可以方便地管理周期性任务(如每天清理缓存、定时发送邮件等)
1. 安装

pip install django-apscheduler  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple    #0.7.0

2.添加到应用,python manage.py migrate

# settings.py
INSTALLED_APPS = [# ...'django_apscheduler',
]
python manage.py migrate

执行后,mysql中,多了两个django_apscheduler开头的表。

3. 一个django应用中创建定时任务
可以是一个utils包下,创建一个叫task.py的,我是直接在相关应用下建了一个task.py
也有人也在view.py中, 还有人习惯专门改个app来实现定时任务。

# tasks.py
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from django_apscheduler.jobstores import DjangoJobStore
import uuid
# 初始化调度器
scheduler = BackgroundScheduler()
scheduler.add_jobstore(DjangoJobStore(), "default")# --- 定义定时任务函数 ---
def cleanup_temp_data():print("清理临时数据...")def send_daily_report():print("发送日报...")def generate_job_id( jobname):return f"{jobname}_{uuid.uuid4().hex[:6]}"# --- 将任务添加到调度器 ---
scheduler.add_job(cleanup_temp_data,"interval",     # 间隔性任务seconds=10,      # 每隔 60 秒执行一次# days=1,          # 每天执行一次id=generate_job_id("cleanup_job"),# id="cleanup_job",# replace_existing=True,  # 允许覆盖同名任务 (即数据库已有id为 cleanup_job,不添加这个就会报错)
)scheduler.add_job(send_daily_report,"cron",              # 定时任务(类似 crontab)hour=9,              # 每天 9 点执行minute=10,           # 加了这行就表示,每天9点 10 分钟id="report_job",replace_existing=True,  # 允许覆盖同名任务
)# 注意:这里暂时不启动调度器!在 apps.py 中启动。
# 启动调度器   (这里也启动不了呢)
# scheduler.start()

方式了,在方法上写装饰器@register_job(scheduler,‘interval’,seconds=20,id=‘clenauo_job2’),就不用下方的 scheduler.add_job()部分了

启动项目时的定时任务

4.配置启动
一般定义任务启动是配置在应用中app.py中的,表示启动项目时,来启动定义是任务。

from django.apps import AppConfig
import filelockclass HrunnerConfig(AppConfig):default_auto_field = "django.db.models.BigAutoField"name = "hrunner"# 在 Django 开发环境中,AppConfig.ready() 方法被执行两次是.正常现象,但会导致定时任务重复注册# 生产环境下是没问题的。def ready(self):# 仅在应用加载完成后初始化调度器if not hasattr(self, 'scheduler_started'):from .task import scheduler  # 导入当前应用的调度器# 启动调度器scheduler.start()self.scheduler_started = True

5.启动观察第三步代码
python managy runserver 因为开发环境,会导致执行了两次ready。有点点问题。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
开发环境下,解决办法。

先清空两个表,然后这里就这样写,但是启动时会报。(原因就是ready执行了两次,第二次报错,故意让第二次没有加成功。。就只有一个任务)
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

生成环境下。还没尝试
好像,必须要 replace_existing,不然测试环境时,项目启动不起来。
在这里插入图片描述
定时任务方式,有两种
在这里插入图片描述

后续定时任务

接口添加任务。
在这里插入图片描述

定时任务应用(没行)

感觉就把定时任务写死,启动时执行就好

django+ celery异步任务配置

1. 安装celery 和redis

pip install  celery redis -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   

2. 需要有一个redis服务
在这里插入图片描述
3. django项目结构
假设项目名为 myproject,应用名为 myapp:

myproject/
├── myproject/
│ ├── init.py
│ ├── celery.py # 新增 Celery 配置文件
│ ├── settings.py
│ └── urls.py
└── myapp/
├── tasks.py # 存放异步任务
└── …

4. 配置celery
创建 myproject/celery.py

# myproject/celery.py
import os
from celery import Celery# 设置 Django 环境变量
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'myproject.settings')# 创建 Celery 实例
app = Celery('myproject')# 从 Django 配置中读取 Celery 设置(以 CELERY_ 开头的配置)
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')# 自动发现所有 Django 应用中的 tasks.py 文件
app.autodiscover_tasks()

修改 myproject/init.py

# myproject/__init__.py
from .celery import app as celery_app__all__ = ['celery_app']  # 确保 Celery 应用被正确加载

在settings.py中添加配置

# myproject/settings.py
CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'  # 消息代理用 Redis
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'  # 任务结果存储
CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'  # 时区
# 注: TIME_ZONE = 'Asia/Shanghai'  # 要和这个时区一致
# 启动celery worker 
# celery -A myproject worker --loglevel=info# windows电脑还要添加这个,不然会有点问题
CELERY_WORKER_POOL = 'solo'
# 启动celery worker 
# celery -A your_project worker --loglevel=info -P solo

5. 编写异步任务
在应用 myapp 中创建 tasks.py

# myapp/tasks.py
from celery import shared_task@shared_task
def send_welcome_email(email):print(f"模拟发送邮件到 {email}...")# 这里可以写实际发邮件的代码(如调用 Django 的 send_mail)return f"邮件已发送至 {email}"

6. 配置异步任务调用
在视图或任何地方调用

# myapp/views.py
from django.http import JsonResponse
from .tasks import send_welcome_emaildef register(request):email = "user@example.com"# 异步调用任务(.delay() 是快捷方法)send_welcome_email.delay(email)return JsonResponse({"status": "邮件发送中..."})

7.启动服务
a.启动celery worker (注意换成你的项目名)

celery -A myproject worker --loglevel=info
# windows电脑用下面的,并且settings中还要加那个solo
celery -A your_project worker --loglevel=info -P solo

b.启动django服务器

python manage.py runserver

8. 测试
访问注册接口后,观察 Celery Worker 的日志输出:
在这里插入图片描述

9. 原理理解
在这里插入图片描述

异步调用playwright操控浏览器。

任务方法

from celery import shared_task
from playwright.sync_api import sync_playwright
from django.core.cache import cache@shared_task
def execute_browser_operation( debugger_url, actions):""":param debugger_url: 远程浏览器调试地址(如 http://172.16.1.4:9222):param actions: 操作步骤列表(JSON序列化)"""try:with sync_playwright() as p:# 连接远程浏览器browser = p.chromium.connect_over_cdp(debugger_url)page = browser.contexts[0].pages[0]# 操作浏览器(示例:打开百度)# page.goto("https://www.baidu.com")# page.fill("#kw", "自动化测试")"""action 的结构。[{"type": "navigate", "url": "https://www.baidu.com"},{"type": "fill", "selector": "#kw", "text": "刘亦菲"},{"type": "click", "selector": "#su"},{"type": "select_dropdown", "selector": "#country-select", "value": "china"}]"""# 执行操作步骤result = {'steps': []}for action in actions:if action['type'] == 'navigate':page.goto(action['url'])result['steps'].append(f"导航至 {action['url']}")elif action['type'] == 'fill':page.fill(action['selector'], action['text'])result['steps'].append(f"填写 {action['selector']}")elif action['type'] == 'click':page.click(action['selector'])elif action['type'] == 'select_dropdown':page.select_option(action['selector'], action['value'])# 添加更多操作类型...# 保存截图到媒体目录# screenshot_path = f"media/screenshots/{self.request.id}.png"# page.screenshot(path=screenshot_path)return {'status': 'success',# 'screenshot': screenshot_path,'details': result}except Exception as e:return {'status': 'error', 'message': str(e)}finally:browser.close()

views

from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from rest_framework import permissions
from .celery_tasks import execute_browser_operationclass BrowserControlView(APIView):def post(self, request):# 验证参数required_fields = ['debugger_url', 'actions']if not all(field in request.data for field in required_fields):return Response({'error': '缺少必要参数'}, status=400)# 提交异步任务task = execute_browser_operation.delay(debugger_url=request.data['debugger_url'],actions=request.data['actions'])return Response({'task_id': task.id,'status_endpoint': f'/api/task-status/{task.id}/'})# 任务状态查询接口
# myapp/views.py
from celery.result import AsyncResultclass TaskStatusView(APIView):def get(self, request, task_id):task = AsyncResult(task_id)return Response({'task_id': task_id,'status': task.status,'result': task.result if task.ready() else None})

url.py

    path('control/', views.BrowserControlView.as_view(), name='browser-control'),path('task-status/<str:task_id>/', views.TaskStatusView.as_view(), name='task-status'),

效果

调接口,可以执行本地浏览器
在这里插入图片描述

执行端开放端口方式:


可能需要
# 将本地9222端口暴露到所有网络接口(需管理员权限)
netsh interface portproxy add v4tov4 listenaddress=0.0.0.0 listenport=9222 connectaddress=127.0.0.1 connectport=9222
#验证
netsh interface portproxy show all
#删除
netsh interface portproxy delete v4tov4 listenaddress=0.0.0.0 listenport=9222# 启动浏览器
cd "C:\Program Files\Google\Chrome\Application"
chrome.exe --remote-debugging-port=9222 --remote-debugging-address=0.0.0.0 --user-data-dir="C:\playwright_debug"
# 验证 需要看到 (tcp 0.0.0.0:9222别人才能通过ip访问到你)
netstat -ano | findstr :9222开端口
# 查看有没有
netsh advfirewall firewall show rule name=all | findstr "9222"
# 给一个
netsh advfirewall firewall add rule name="Playwright_9222" dir=in action=allow protocol=TCP localport=9222
# 删除
netsh advfirewall firewall delete rule name="Playwright_9222"

bat文件(参考-未成熟1)

@echo off
setlocal enabledelayedexpansion:: 检查管理员权限
net session >nul 2>&1
if %errorlevel% neq 0 (echo 请右键点击此脚本,选择"以管理员身份运行"pauseexit /b 1
):: 1. 设置防火墙规则
echo 正在配置防火墙规则...
netsh advfirewall firewall show rule name="Playwright_9222" >nul 2>&1
if !errorlevel! equ 0 (echo [跳过] 防火墙规则 Playwright_9222 已存在
) else (netsh advfirewall firewall add rule name="Playwright_9222" dir=in action=allow protocol=TCP localport=9222if !errorlevel! neq 0 (echo [错误] 无法创建防火墙规则exit /b 1)echo [成功] 防火墙规则已添加
):: 2. 配置端口转发
echo 正在设置端口代理...
netsh interface portproxy show v4tov4 | findstr "0.0.0.0:9222" >nul
if !errorlevel! equ 0 (echo [跳过] 端口代理规则已存在
) else (netsh interface portproxy add v4tov4 listenaddress=0.0.0.0 listenport=9222 connectaddress=127.0.0.1 connectport=9222if !errorlevel! neq 0 (echo [错误] 无法创建端口代理规则exit /b 1)echo [成功] 端口代理已配置
):: 3. 启动 Chrome
echo 正在启动 Chrome 浏览器...
cd /d "C:\Program Files\Google\Chrome\Application"
if not exist "chrome.exe" (echo [错误] 未找到 Chrome 安装路径echo 请检查路径: "C:\Program Files\Google\Chrome\Application"exit /b 1
)if not exist "C:\playwright_debug" (mkdir "C:\playwright_debug"
)
start "" chrome.exe --remote-debugging-port=9222 --remote-debugging-address=0.0.0.0 --user-data-dir="C:\playwright_debug"echo 所有操作已完成
pause

bat2,供参考

@echo off
setlocal enabledelayedexpansion:: 强制管理员权限
if not "%1"=="admin" (powershell start -verb runas '%0' admin & exit):: 清理旧进程和规则
taskkill /im chrome.exe /f >nul 2>&1
netsh interface portproxy delete v4tov4 listenport=9222 >nul 2>&1:: 启动 Chrome(核心修改)
echo 启动 Chrome 调试实例...
cd /d "C:\Program Files\Google\Chrome\Application"
start "" chrome.exe ^
--remote-debugging-port=9222 ^
--remote-debugging-address=0.0.0.0 ^
--user-data-dir="C:\playwright_debug" ^
--no-first-run --disable-extensions:: 延迟等待服务启动
timeout /t 5 /nobreak >nul:: 验证监听状态
echo 当前端口监听状态:
netstat -ano | findstr :9222pause

palywright操作别人电脑调试

from playwright.sync_api import sync_playwrightwith sync_playwright() as p:# 替换为同事电脑的IP地址(如192.168.1.100)# browser = p.chromium.connect_over_cdp("http://127.0.0.1:9222")browser = p.chromium.connect_over_cdp("http://172.16.1.4:9222")default_context = browser.contexts[0]  # 获取默认上下文page = default_context.pages[0]  # 获取已打开的页面# 操作浏览器(示例:打开百度)page.goto("https://www.baidu.com")page.fill("#kw", "自动化测试")# from playwright.sync_api import sync_playwright
#
# with sync_playwright() as p:
#     # 替换为同事电脑的实际IP(如192.168.1.100)
#     browser = p.chromium.connect_over_cdp("http://192.168.1.100:9222")
#     default_context = browser.contexts[0]  # 获取默认上下文
#     page = default_context.pages[0]  # 获取已打开的页面
#
#     # 操作浏览器示例:访问百度并搜索
#     page.goto("https://www.baidu.com")
#     page.fill("#kw", "自动化测试")
#     page.click("#su")
#     page.wait_for_timeout(3000)  # 等待3秒观察结果

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参考链接&#xff1a;https://blog.csdn.net/qq_43353179/article/details/129396325 在这篇博客的基础上对一些省略的部分进行补充。 网站&#xff1a;https://mapf.info/ 可行性判断 1. k-鲁棒性&#xff08;k-robust MAPF&#xff09; 在经典 MAPF 中&#xff0c;只要所有…...

迅龙3号基于兆讯MH22D3适配CST328多点触摸驱动开发笔记

MH22D3芯片是兆讯公司新推出的基于cortex-M3内核的新一代芯片&#xff0c;专注于显示应用&#xff0c;其主频高达216Mhz&#xff0c;64KB SRAM&#xff0c;512KB Flash&#xff0c;开发UI应用游刃有余。详细介绍请看&#xff1a;MH22D3新一代显控应用性价比之王 新龙微基于MH22…...

推荐算法工程化:ZKmall模板商城的B2C 商城的用户分层推荐策略

在 B2C 电商竞争激烈的市场环境中&#xff0c;精准推荐已成为提升用户体验、促进商品销售的关键。ZKmall 模板商城通过推荐算法工程化手段&#xff0c;深度挖掘用户数据价值&#xff0c;制定科学的用户分层推荐策略&#xff0c;实现 “千人千面” 的个性化推荐&#xff0c;帮助…...

你对于JVM底层的理解

JVM&#xff08;Java虚拟机&#xff09;是一个执行Java字节码的虚拟机&#xff0c;负责将Java程序的代码转化为能够在不同操作系统上运行的机器码。为了深入理解JVM的底层工作原理&#xff0c;可以从以下几个方面入手&#xff1a; 1. 类加载机制 JVM的类加载机制是其核心之一…...

深入探讨 Java 性能术语与优化实践

在 Java 开发中,性能优化是确保应用程序高效运行的关键。无论是构建实时处理系统还是大规模分布式服务,理解性能术语和分析方法都至关重要。本文将详细介绍 Java 性能中的核心术语,包括延迟(Latency)、吞吐量(Throughput)、利用率(Utilization)、效率(Efficiency)、…...

简单介绍Qt的属性子系统

深入理解Qt的属性系统 ​ 笔者最近正在大规模的开发Qt的项目和工程&#xff0c;这里笔者需要指出的是&#xff0c;这个玩意在最常规的Qt开发中是相对比较少用的&#xff0c;笔者也只是在Qt的QPropertyAnimation需要动画感知笔者设置的一个属性的时候方才知道这个东西的。因此&…...

【PmHub后端篇】PmHub中基于自定义注解和AOP的服务接口鉴权与内部认证实现

1 引言 在现代软件开发中&#xff0c;尤其是在微服务架构下&#xff0c;服务接口的鉴权和内部认证是保障系统安全的重要环节。本文将详细介绍PmHub中如何利用自定义注解和AOP&#xff08;面向切面编程&#xff09;实现服务接口的鉴权和内部认证&#xff0c;所涉及的技术知识点…...

消息~组件(群聊类型)ConcurrentHashMap发送

为什么选择ConcurrentHashMap&#xff1f; 在开发聊天应用时&#xff0c;我们需要存储和管理大量的聊天消息数据&#xff0c;这些数据会被多个线程频繁访问和修改。比如&#xff0c;当多个用户同时发送消息时&#xff0c;服务端需要同时处理这些消息的存储和查询。如果用普通的…...

掌控随心 - 服务网格的流量管理艺术 (Istio 实例)

掌控随心 - 服务网格的流量管理艺术 (Istio 实例) 想象一下,没有服务网格的时候,我们要实现像“将 1% 的用户流量导入到新版本应用”、“根据用户设备类型访问不同后端”、“模拟下游服务故障”这类高级流量策略,通常需要在代码、负载均衡器、API 网关等多个地方进行复杂且分…...

Github 2025-05-13 Python开源项目日报 Top10

根据Github Trendings的统计&#xff0c;今日(2025-05-13统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量&#xff0c;汇总情况如下&#xff1a; 开发语言项目数量Python项目10TypeScript项目1 ComfyUI&#xff1a;强大而模块化的稳定扩散GUI 创建周期&#xff1a;399 天开…...

Spring Boot 自动装配原理详解

Spring Boot 的自动装配&#xff08;Auto-Configuration&#xff09;是其核心特性之一&#xff0c;它极大地简化了 Spring 应用的配置过程。通过自动装配&#xff0c;Spring Boot 能够根据项目中的依赖&#xff08;例如&#xff0c;添加了 Spring Data JPA 依赖后自动配置数据库…...

Python核心数据类型全解析:字符串、列表、元组、字典与集合

导读&#xff1a; Python 是一门功能强大且灵活的编程语言&#xff0c;而其核心数据类型是构建高效程序的基础。本文深入剖析了 Python 的五大核心数据类型——字符串、列表、元组、字典和集合&#xff0c;结合实际应用场景与最佳实践&#xff0c;帮助读者全面掌握这些数据类型…...

索尼(sony)摄像机格式化后mp4的恢复方法

索尼(sony)的Alpha 7 Ⅳ系列绝对称的上是索尼的“全画幅标杆机型”&#xff0c;A7M4配备了3300万像素的CMOS&#xff0c;以及全新研发的全画幅背照式Exmor R™CMOS影像传感器&#xff0c;搭载BIONZ XR™影像处理器&#xff0c;与旗舰微单™Alpha 1如出一辙。下面我们来看看A7M4…...