如何让Python和Go互相调度
我们曾经研究过如何让python和go互相调度，当时发现，将go语言写的模块打包成动态链接库，就能在python中进行调度：
优劣互补! python+go结合开发的探讨
go的优势很明显，从1亿减到1，在我的设备上测试，用go运行只需要50ms，python可能需要接近100倍的时间。
但是，这种写法也有缺点：实在太麻烦了，大大增加了整个项目的耦合性。
那python中有没有办法不通过打包成动态链接库的方法，用python调度go的任务呢？答案是go celery.
https://github.com/gocelery/gocelery
我们可以用go写一个计算密集型任务的worker，然后用python的celery beat来调度这个worker，下面给大家演示一下：
1.编写go worker最好是将计算密集型的任务改造成go语言版的，这样收益才能最大化。
比如这里，我使用的是上回从1亿减到1的老梗。
ps，别被下面这段代码吓到了，其实大部分是可以去掉的配置项，核心代码就几行。
输入命令：
go run main.go即可运行该worker
2.编写python客户端
每5秒调度一次1亿减到1，不过不跑python worker. 由于go worker在运行，这里的minus会被go worker消费。
另外请注意，这里的minus函数实际上只是为了能被识别到而编写的，其内容毫无意义，直接写个pass都没问题（因为实际上是go worker在消费）。
编写完后，针对go_tasks模块启动beat：
celery -a go_tasks beat此时，调度器就会调度go worker执行任务：
可以看到，我们成功用python的celery beat调度了go写的worker！可喜可贺。
接下来可以看看如果单纯用python的worker做这样的计算是有多耗时：
启动worker:
celery worker -a python_tasks -l info --pool=eventlet启动beat调度器:
celery -a python_tasks beat结果如下：
可以看到，python从1亿减到1平均需要5.2秒左右的时间，和go版相差了100倍左右。
如果我们将调度器的频率提高到每秒计算1次，python版的worker，其任务队列一定会堵塞，因为worker消费能力不够强大。相比之下，go版的worker可就非常给力了。
因此，如果你的项目中有这种计算密集型的任务，可以尝试将其提取成go版本试试，说不定有惊喜呢。
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