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📝 Updates links for Celery documentation (#4736)
authorSamuel Borges <borges.sb@protonmail.com>
Wed, 11 May 2022 17:35:04 +0000 (14:35 -0300)
committerGitHub <noreply@github.com>
Wed, 11 May 2022 17:35:04 +0000 (12:35 -0500)
Co-authored-by: Sebastián Ramírez <tiangolo@gmail.com>
docs/en/docs/tutorial/background-tasks.md
docs/en/docs/tutorial/sql-databases.md
docs/fr/docs/tutorial/background-tasks.md

index 69aeb6712c70a65a1e0a7c05212976d75f65af6e..191a4ca0fbce09e6e2417cb0a5e11ba1704fd630 100644 (file)
@@ -89,7 +89,7 @@ You can see more details in <a href="https://www.starlette.io/background/" class
 
 ## Caveat
 
-If you need to perform heavy background computation and you don't necessarily need it to be run by the same process (for example, you don't need to share memory, variables, etc), you might benefit from using other bigger tools like <a href="https://docs.celeryproject.org" class="external-link" target="_blank">Celery</a>.
+If you need to perform heavy background computation and you don't necessarily need it to be run by the same process (for example, you don't need to share memory, variables, etc), you might benefit from using other bigger tools like <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a>.
 
 They tend to require more complex configurations, a message/job queue manager, like RabbitMQ or Redis, but they allow you to run background tasks in multiple processes, and especially, in multiple servers.
 
index 15ad71eb5ba25f055097c3d51e3ad3347c88628b..3436543a5e4f7a5f6882e73a7cee41a152530c27 100644 (file)
@@ -616,7 +616,7 @@ And as the code related to SQLAlchemy and the SQLAlchemy models lives in separat
 
 The same way, you would be able to use the same SQLAlchemy models and utilities in other parts of your code that are not related to **FastAPI**.
 
-For example, in a background task worker with <a href="https://docs.celeryproject.org" class="external-link" target="_blank">Celery</a>, <a href="https://python-rq.org/" class="external-link" target="_blank">RQ</a>, or <a href="https://arq-docs.helpmanual.io/" class="external-link" target="_blank">ARQ</a>.
+For example, in a background task worker with <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a>, <a href="https://python-rq.org/" class="external-link" target="_blank">RQ</a>, or <a href="https://arq-docs.helpmanual.io/" class="external-link" target="_blank">ARQ</a>.
 
 ## Review all the files
 
index 06ef93cd72f130e0263318e91366b66fe697137d..bb6afb4576f951592965f5a16998c8780c6ce0da 100644 (file)
@@ -81,7 +81,7 @@ Plus de détails sont disponibles dans <a href="https://www.starlette.io/backgro
 
 ## Avertissement
 
-Si vous avez besoin de réaliser des traitements lourds en tâche d'arrière-plan et que vous n'avez pas besoin que ces traitements aient lieu dans le même process (par exemple, pas besoin de partager la mémoire, les variables, etc.), il peut s'avérer profitable d'utiliser des outils plus importants tels que <a href="https://docs.celeryproject.org" class="external-link" target="_blank">Celery</a>.
+Si vous avez besoin de réaliser des traitements lourds en tâche d'arrière-plan et que vous n'avez pas besoin que ces traitements aient lieu dans le même process (par exemple, pas besoin de partager la mémoire, les variables, etc.), il peut s'avérer profitable d'utiliser des outils plus importants tels que <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a>.
 
 Ces outils nécessitent généralement des configurations plus complexes ainsi qu'un gestionnaire de queue de message, comme RabbitMQ ou Redis, mais ils permettent d'exécuter des tâches d'arrière-plan dans différents process, et potentiellement, sur plusieurs serveurs.