دوره آموزش Celery برای پردازش وظایف پس‌زمینه در پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش Celery برای پردازش وظایف پس‌زمینه در پایتون

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پایتون (Python)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Celery و کاربردهای آن
• 2. نصب و راه‌اندازی Celery در پایتون
• 3. معرفی معماری Celery: Broker، Worker و Backend
• 4. شروع کار با Redis به عنوان Broker
• 5. پیکربندی RabbitMQ به عنوان Broker
• 6. ایجاد و اجرای اولین تسک ساده
• 7. درک مفهوم پیام و صف در Celery
• 8. مدیریت Workerها و اجرای هم‌زمان تسک‌ها
• 9. تعریف توابع تسک با دکوراتور @task
• 10. پارامترها و مقادیر بازگشتی در تسک‌ها
• 11. کار با Result Backend برای ذخیره نتایج
• 12. نحوه دریافت و ذخیره نتایج تسک با Redis
• 13. ردیابی وضعیت تسک‌ها (Pending, Started, Success, Failure)
• 14. مدیریت خطا و استثناها در تسک‌ها
• 15. تنظیم زمان‌بندی و تاخیر در اجرای تسک‌ها
• 16. استفاده از ETA و Countdown برای زمان‌بندی
• 17. مفهوم اولویت (Priority) در صف‌های Celery
• 18. کار با تسک‌های زنجیره‌ای (Chain)
• 19. ایجاد وابستگی بین تسک‌ها با Chord و Group
• 20. اجرای تسک‌های موازی با Group
• 21. مدیریت نتایج گروهی با Chord
• 22. زمان‌بندی دوره‌ای تسک‌ها با Celery Beat
• 23. پیکربندی Crontab برای زمان‌بندی دقیق
• 24. تعریف وظایف تکراری با Interval Schedule
• 25. محدود کردن نرخ اجرای تسک‌ها (Rate Limiting)
• 26. مدیریت ترتیب اجرا با تسک‌های Routing
• 27. مسیریابی تسک‌ها به صف‌های مختلف
• 28. تنظیم Workerها برای صف‌های خاص
• 29. مقیاس‌پذیری Workerها با Concurrency Options
• 30. استفاده از Prefork و Gevent برای پردازش هم‌زمان
• 31. پیکربندی حافظه و زمان‌بندی Worker
• 32. مدیریت تسک‌های طولانی و Timeout
• 33. لغو و Revoke کردن تسک‌های در حال اجرا
• 34. مدیریت Retry خودکار در صورت شکست
• 35. تنظیم حداکثر تعداد Retry و تاخیر بین آن‌ها
• 36. کار با Logging و مانیتورینگ تسک‌ها
• 37. استفاده از Flower برای مانیتورینگ بصری
• 38. اتصال Celery به Django برای پردازش پس‌زمینه
• 39. اتصال Celery به Flask برای پردازش پس‌زمینه
• 40. ارسال ایمیل در پس‌زمینه با Celery
• 41. پردازش تصاویر و فایل‌ها در پس‌زمینه
• 42. تولید گزارش‌های سنگین به صورت ناهمزمان
• 43. تکنیک‌های پیشرفته Serialization (JSON, Pickle, Msgpack)
• 44. مدیریت تسک‌های با حجم بالا و حافظه
• 45. بهینه‌سازی Workerها برای عملکرد بهتر
• 46. مدیریت اتصال به Broker در زمان قطعی
• 47. استفاده از سگمنت‌های منطقی در تسک‌ها
• 48. تست تسک‌های Celery با Unit Test
• 49. استفاده از Mock و Patch برای تست Workerها
• 50. مدیریت وابستگی‌های بین سرویس‌ها
• 51. ایجاد Pipelineهای پردازشی با Celery
• 52. مقایسه Celery با RQ و سایر ابزارها
• 53. معرفی Canvas و ترکیب الگوهای اجرایی
• 54. مدیریت امنیت و احراز هویت در Broker
• 55. تنظیمات پیشرفته Celery در پروژه‌های بزرگ
• 56. عیب‌یابی مشکلات رایج در Celery
• 57. مدیریت نسخه‌های مختلف Celery و به‌روزرسانی
• 58. ذخیره نتایج در دیتابیس با Django ORM
• 59. کار با Result Backend سفارشی
• 60. مدیریت Workerها در محیط Docker
• 61. استقرار Celery در محیط تولید
• 62. بهترین روش‌های طراحی تسک‌های قابل اطمینان