Huey 和celery 的区别

Huey和Celery是两个常用的Python异步任务队列库，用于处理分布式任务和消息传递。它们有一些区别，我会为你解释一下。

1. 语法和用法：Huey和Celery在语法和用法上有一些差异。Huey更加简洁和直观，它提供了一个易于理解和使用的API。Celery则提供了更多的配置选项和功能，但相对来说也更加复杂。

2. 存储后端：Huey默认使用SQLite作为存储后端，但也支持其他后端如Redis和MongoDB。Celery则默认使用消息代理（例如RabbitMQ或Redis）作为存储后端。

3. 可靠性：Celery提供了一些高级特性来确保任务的可靠执行，如任务重试、任务超时和结果存储。Huey则更加注重任务的轻量级处理，不提供像Celery那样的高级可靠性功能。

4. 社区支持：Celery是更早被广泛采用的任务队列库之一，因此它有一个庞大的社区支持和活跃的开发者社区。Huey相对较新，因此它的社区规模较小，但也在不断发展壮大。

综上所述，Huey适合那些对简单任务队列有需求的项目，而Celery则适用于需要更多高级特性和可靠性保证的项目。选择哪个库取决于你的具体需求和偏好。

相关问题

参考上课讲授内容，使用 pandas 库读入一个数据文件 atacs DataFrame 对象展示内容如下所示： 01.012.0 3.0 Mick é y Mous é56.0 Donald Duck 34.0 Mini Mouse 16.0 4.0 Scrooge McDuck NaN 5.0 Pink Panther 54.0 6.0 Huey McDuck 52.0 67.0 Dewey McDuck 19.078.0 Scoopy Doo 32.0 8 NaN NaN NaN 9.0 Huey McDuck 52.0 1010.0 Louie McDuck 12.0 2 70kgs726971 154.89lbs NaN 78kgs 198.658lbs 189lbs 56kgs 78kgs NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 189lbs 687572 45kgs 95 87 85 65 8476 69 72 7879 69NaN75687572 717875 787675 这是一家服装店统计的会员数据。最上面的行是列坐标，最左侧一列是行坐标。列坐标中，第0列代表的是序号，第1列代表的会员的姓名，第2列代表年龄，第3列代表体重，第4~6列代表男性会员的三围尺寸，第7~9列代表女性会员的三围尺寸。 (1）删除值全为 Nan 的行，删除序号列。(2)对 df 对象进行列索引标识。 (3)年龄中的 Nan 值用年龄的均值替换。 (4)将体重列中单位为 kgs 的数据全部变换成单位为 lbs 的数据(1kgs=2.21bs)，再去除1bs后缀。 (5)将体重列中 Nan 值用体重的均值替换。 (6)剔除会员姓名列中的异常字符，再将会员的姓名划分为姓和名两列。 (7)将女性会员的腰围列中的 nan 用女性腰围的均值替换。 (8)在 df 对象中增加一个性别列，男性值为"1"，女性值为"0"。

以下是针对这个问题的代码实现及解释。

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('file.csv', header=None)

# 删除值全为 Nan 的行，删除序号列
df = df.dropna(how='all').iloc[:, 1:]

# 对 df 对象进行列索引标识
columns = ['姓名', '年龄', '体重', '男性胸围', '男性腰围', '男性臀围', '女性胸围', '女性腰围', '女性臀围']
df.columns = columns

# 年龄中的 Nan 值用年龄的均值替换
df['年龄'] = df['年龄'].fillna(df['年龄'].mean())

# 将体重列中单位为 kgs 的数据全部变换成单位为 lbs 的数据(1kgs=2.21bs)，再去除1bs后缀
df['体重'] = df['体重'].apply(lambda x: x.replace('kgs', '') if isinstance(x, str) else x)
df['体重'] = df['体重'].apply(lambda x: float(x)*2.2046 if isinstance(x, str) else x)
df['体重'] = df['体重'].apply(lambda x: str(int(x)) if isinstance(x, float) else x)

# 将体重列中 Nan 值用体重的均值替换
df['体重'] = df['体重'].apply(lambda x: float(x) if isinstance(x, str) else x)
df['体重'] = df['体重'].fillna(df['体重'].mean())
df['体重'] = df['体重'].apply(lambda x: str(int(x)) if isinstance(x, float) else x)

# 剔除会员姓名列中的异常字符，再将会员的姓名划分为姓和名两列
df['姓名'] = df['姓名'].apply(lambda x: ''.join(filter(str.isalpha, x)))
df['姓'] = df['姓名'].apply(lambda x: x[0])
df['名'] = df['姓名'].apply(lambda x: x[1:])

# 将女性会员的腰围列中的 nan 用女性腰围的均值替换
avg_female_waist = df['女性腰围'].mean()
df['女性腰围'] = df['女性腰围'].fillna(avg_female_waist)

# 在 df 对象中增加一个性别列，男性值为"1"，女性值为"0"
df['性别'] = df.apply(lambda x: 1 if x['男性胸围'] else 0, axis=1)

# 打印处理后的 DataFrame 对象
print(df)

代码实现的具体解释如下：

- 第1行：导入 pandas 库。
- 第3行：使用 pandas 库的 `read_csv()` 函数读取数据文件，`header=None` 参数表示数据文件中没有列名，因此需要手动添加列名。
- 第6行：使用 pandas 库的 `dropna()` 函数删除值全为 Nan 的行，`iloc[:, 1:]` 表示删除序号列。
- 第9行：使用 `columns` 列表存储数据文件中的列名，并使用 `columns` 列表为 DataFrame 对象添加列索引标识。
- 第12行：使用 DataFrame 对象的 `fillna()` 函数将年龄中的 Nan 值用年龄的均值替换。
- 第16行：使用 DataFrame 对象的 `apply()` 函数和 `lambda` 表达式将体重列中单位为 kgs 的数据全部变换成单位为 lbs 的数据(1kgs=2.21bs)，再去除1bs后缀。
- 第21行：使用 DataFrame 对象的 `fillna()` 函数将体重列中 Nan 值用体重的均值替换。
- 第22行：使用 DataFrame 对象的 `apply()` 函数和 `lambda` 表达式将体重列中的浮点数转换为整型，并转换为字符串类型。
- 第27行：使用 DataFrame 对象的 `apply()` 函数和 `lambda` 表达式剔除会员姓名列中的异常字符，只保留姓名中的字母。
- 第28行：使用 DataFrame 对象的 `apply()` 函数和 `lambda` 表达式将会员的姓名划分为姓和名两列。
- 第31行：使用 DataFrame 对象的 `mean()` 函数计算女性腰围的均值，并将其存储在 `avg_female_waist` 变量中。
- 第32行：使用 DataFrame 对象的 `fillna()` 函数将女性会员的腰围列中的 nan 用女性腰围的均值替换。
- 第35行：使用 DataFrame 对象的 `apply()` 函数和 `lambda` 表达式在 df 对象中增加一个性别列，男性值为"1"，女性值为"0"。
- 第38行：使用 `print()` 函数打印处理后的 DataFrame 对象。

Python 不受限制的任务队列

Python 中有许多开源的任务队列库可以使用，其中最常见的是 Celery。Celery 是一个分布式任务队列，可以用于异步处理、任务调度和定时任务等。它可以与许多不同的后端（如 RabbitMQ、Redis、Amazon SQS 等）一起使用，并且具有很好的可扩展性和灵活性。

Celery 允许你将任务分配给不同的工人（或进程），这些工人可以在不同的机器上运行。任务被定义为 Python 函数，并且可以接受任何类型的参数。一旦任务被提交，Celery 将处理所有的异步调用，直到任务完成，然后将结果返回给调用方。

除了 Celery，还有一些其他的任务队列库，如 rq、huey、dramatiq 等。这些库都提供了类似于 Celery 的功能，但可能具有不同的性能和特性。选择哪个库取决于你的具体需求和情况。