Visão Geral

O curso "Celery Basics: Task Queues for Beginners" oferece uma introdução detalhada ao uso de Celery, uma poderosa biblioteca para processamento de tarefas assíncronas em Python. Este curso é ideal para iniciantes que buscam compreender os fundamentos de filas de tarefas, execução em segundo plano e o processamento de grandes volumes de dados sem bloquear a aplicação principal. Através de exemplos práticos e hands-on, os alunos aprenderão a configurar o Celery, a criar e monitorar tarefas assíncronas e a integrá-lo com sistemas populares de gerenciamento de filas de mensagens como RabbitMQ e Redis.

Este curso também abordará as melhores práticas de desenvolvimento, técnicas de debugging e otimização de desempenho, proporcionando uma base sólida para o uso do Celery em pequenos projetos ou em grandes sistemas distribuídos.

Objetivo

Após realizar o curso "Celery Basics: Task Queues for Beginners", você será capaz de:

• Compreender o conceito de filas de tarefas e como o Celery facilita o processamento assíncrono.
• Configurar e integrar o Celery com um broker de mensagens (RabbitMQ ou Redis) em seus projetos Python.
• Criar, executar e monitorar tarefas assíncronas.
• Utilizar Celery para agendamento de tarefas e execução periódica.
• Resolver problemas comuns e otimizar o desempenho de sistemas que utilizam Celery.

Publico Alvo

• Desenvolvedores Python iniciantes interessados em programação assíncrona.
• Engenheiros de software que desejam implementar filas de tarefas em seus projetos.
• Estudantes de TI e ciência da computação que buscam experiência prática com filas de mensagens.
• Profissionais de DevOps que desejam automatizar processos e executar tarefas em segundo plano.
• Qualquer pessoa interessada em melhorar a escalabilidade e o desempenho de suas aplicações.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Python.
• Noções de sistemas de mensagens como RabbitMQ ou Redis (desejável, mas não obrigatório).

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Celery

1. What is Celery?
2. Why use task queues in Python applications?
3. Understanding synchronous vs asynchronous execution.

Setting up Celery

1. Installing Celery and its dependencies.
2. Configuring RabbitMQ and Redis as message brokers.
3. Celery’s basic architecture: workers, tasks, and message brokers.

Creating and Running Tasks

1. Defining simple asynchronous tasks.
2. Running and monitoring tasks.
3. Handling task results with result_backend.

Task Scheduling and Periodic Tasks

1. Using Celery Beat for periodic tasks.
2. Scheduling tasks with intervals and crontab.
3. Managing periodic tasks with Redis and RabbitMQ.

Monitoring and Debugging Celery Tasks

1. Logging and tracking tasks in Celery.
2. Debugging failed tasks and retry mechanisms.
3. Monitoring task execution using Flower.

Best Practices for Using Celery

1. Structuring Celery projects for maintainability.
2. Optimizing task performance.
3. Error handling and task retries.

Hands-on Project: Task Queue Implementation

1. Setting up a basic Python project with Celery.
2. Creating and scheduling tasks in a real-world scenario.