Python 为什么我需要使用异步工具来发送Django电子邮件

在使用Django时，我注意到当我发送​电子邮件有一个延迟，为了克服这个问题，我不得不使用芹菜工具。所以我想知道引擎盖下到底发生了什么。为什么Django/Python需要一个异步工具来完成这项任务。我已经学习了Python中的多线程、多处理，但是如果有人能告诉我Django在不使用芹菜的情况下发送电子邮件时到底发生了什么事情。

想象一下发送电子邮件就像发送请求一样，在同步上下文中，过程如下：

发送请求

等待答复

接收响应

在您等待线程不能做任何其他事情的响应的整个过程中，这是在浪费CPU周期，而这些CPU周期可能会被其他东西使用（例如为其他用户请求提供服务）

我想在这里区分一下异步和芹菜的用法。 Pythons的实际异步实现使用“事件循环”来分派和接收消息。“等待”是在一个单独的线程/进程中完成的，该线程/进程专门用于接收消息，并将这些消息分派给接收者，这样，发送请求的线程就不再浪费CPU周期等待，它将在准备就绪时由事件循环调用。这是对pythonsync如何工作的一个非常模糊的描述。它不一定会让用户的整个过程更快，除非发送了大量电子邮件

另一方面，芹菜是一个异步任务队列，其中生产者（您的web应用程序）发送消息，代理（数据存储）存储和分发消息，消费者（工作者）从代理中提取消息并进行处理。使用者是与web应用程序完全独立的进程（通常是完全独立的服务器），它使web应用程序能够专注于尽快将响应返回给客户端。通过芹菜发送电子邮件的过程如下所示：

Web应用程序向代理发送消息并将响应返回给用户。这里有一条json伪消息。（代理实际上将消息存储为pickle对象或JSON）

芹菜工人经常与代理检查是否有新消息要处理，如果它当前没有处理。有时芹菜工人会拉入成批的消息，这样就减少了开销，这是可配置的

芹菜工人使用参数和关键字参数执行函数（由消息中的“任务”定义）

这是一个非常简单的例子，说明了为什么你可能想用芹菜来发送电子邮件，这样你就可以尽快将回复返回给用户！它还非常适合于长时间运行的任务，例如处理图像缩略图：

用户上传一个图像，你把它存储在某处（例如AmazonS3）

您向代理发送一条消息，说“使用文件S3URL作为参数执行我的

process\u image\u thumbails

任务”

将响应返回给用户。从用户的角度来看，它又好又快

一名工作人员拾取消息，从S3下载文件，并将其处理为不同大小的缩略图

---

当你在更多的新用例中使用芹菜时，你会遇到新的问题。例如，如果有人在处理缩略图时请求缩略图，我们该怎么办？我会让你想象一下。

谢谢你提供的信息。消除了很多疑问。另外，关于您提到的等待时间，是因为线程正在等待来自STMP服务器的响应，因此由于来自STMP服务器的响应延迟（网络瓶颈），线程无法执行下一个操作吗？而且，由于Python是单线程的，所以它不能生成另一个线程来处理线程1（正在等待SMTP的响应）的加载？抱歉这么晚才问这个问题。没错，它正在等待响应，而等待会消耗CPU周期。从技术上讲，您可以在python中使用多线程，并将发送电子邮件的工作推送到另一个线程。这将加快响应速度，但是，就服务器负载而言，这可能不是最有效的选择。该线程仍在同步上下文中执行请求，因此它将在等待时消耗CPU周期。如果发出100个请求，那么100个线程将空闲地等待SMTP响应。因此，使用芹菜的一个原因是从web服务器上移除负载。

{
    "task": "my_app.send_email",
    "args": ["Subject Line", "Hello, World! This is your email contents", "to_email@example.com", "from_email@example.com"],  # 
    "kwargs": {}  # No keyword arguments
}