使用Python的rq库中的get_current_job()函数来获取当前任务的相关资料

在使用Python的rq库中，可以使用get_current_job()函数来获取当前任务的相关资料。get_current_job()函数返回一个Job对象，该对象表示正在执行的任务，并提供了许多方法和属性来访问任务的信息。

下面是一个使用例子：

首先，我们需要安装rq库。在命令行中运行以下命令进行安装：

pip install rq

接下来，创建一个名为job_test.py的Python脚本，并在脚本中添加以下代码：

import time
from rq import get_current_job

def add(x, y):
    job = get_current_job()
    job.meta['progress'] = 0
    job.save_meta()

    result = x + y

    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        job.meta['progress'] = int((i + 1) * 10)
        job.save_meta()

    return result

在这个例子中，我们定义了一个add()函数，它将两个数相加，并且在计算过程中模拟了一个长时间运行的任务。在任务执行的过程中，我们使用get_current_job()函数获取当前正在执行的任务，并通过job.meta来存储和更新任务的元数据。在这个例子中，我们使用progress键来表示任务的进度，并将其值设置为0，然后在每次循环中将进度值更新为1到10之间的数。通过调用job.save_meta()方法，我们可以将元数据保存到数据库中。

为了运行这个例子，我们可以创建一个名为run_job_test.py的脚本，并在脚本中添加以下代码：

from rq import Queue
from redis import Redis
from job_test import add

redis_conn = Redis()
queue = Queue(connection=redis_conn)

job = queue.enqueue(add, 1, 2)
print("Job ID:", job.id)
print("Job status:", job.get_status())

while job.is_queued() or job.is_started():
    job.refresh()
    print("Job progress:", job.meta.get('progress', 0), "%")
    time.sleep(1)

print("Job result:", job.result)

在这个例子中，我们首先创建了一个Redis连接和一个队列。然后，我们使用enqueue()方法将add函数添加到队列中，并传递两个参数1和2。我们打印出正在执行的任务的ID和状态。

然后，我们进入一个循环，不断刷新任务的状态，并打印出任务的进度。当任务的状态不再是"queued"或"started"时，我们终止循环。

最后，我们打印出任务的结果。

要运行这个例子，请在命令行中运行以下命令：

python run_job_test.py

运行结果将类似于以下内容：

Job ID: f83d149b-1f82-4a4b-b06d-6b79a0096b4f
Job status: queued
Job progress: 0 %
Job progress: 10 %
Job progress: 20 %
Job progress: 30 %
Job progress: 40 %
Job progress: 50 %
Job progress: 60 %
Job progress: 70 %
Job progress: 80 %
Job progress: 90 %
Job result: 3

在这个例子中，我们使用了get_current_job()函数获取了当前正在执行的任务，并使用job.meta保存和更新了任务的元数据。然后，我们使用enqueue()方法将任务添加到队列中，并使用job.id获取了任务的ID。我们还使用job.get_status()获取了任务的状态，并使用job.result获取了任务的结果。

总结：get_current_job()函数是Python的rq库中用于获取当前任务的相关资料的函数。它返回一个Job对象，可以用于访问任务的信息。可以使用job.meta来保存和更新任务的元数据，并可以使用job.id获取任务的ID，使用job.get_status()获取任务的状态，使用job.result获取任务的结果。