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Celery

什么是Celery?

Celery是一种简单/高效/灵活的即插即用的分布式任务队列.

Celery应用场景?

需要异步处理的任务,发邮件/发短信/上传等耗时的操作.最终到达提升用户体验的目的.

Celery的模式

Celery主要是由Broker(中间人)和Worker(任务处理者)组成,执行流程为客户端发起任务--->Bocker接收任务,分配给--->Worker处理任务.

Celery安装

pip install -U Celery

基本配置:

broker指定消息队列保存的位置
backend指定执行结果保存的位置

from celery import Celery

# 增加配置,redis为例
# 第一种
app = Celery(‘demo‘,
             backend=‘redis://:127.0.0.1:6379/2‘,
             broker=‘redis://:127.0.0.1:6379/1‘)
# 第二种
app = Celery(‘demo‘)
app.conf.update(
    broker_url=‘redis://:127.0.0.1:6379/1‘,
    result_backend=‘redis://:127.0.0.1:6379/2‘,
)
# 第三种,导入.py模块,config中指定broker_url/result_backend
app = Celery(‘demo‘)
app.config_from_object(‘config‘)

基本使用

1.配置,创建应用,如上.

2.将异步任务加入到bocker中.
使用装饰器@app.task来将任务加入到bocker中.

@app.task
def demo_task():
    print(‘demo‘)
    return ‘任务结果‘

3.开启worker,处理任务
task为创建应用的.py文件,也就是在app所在模块的统计目录下执行
celery -A tasks worker --loglevel=info

4.调用任务

from tasks import demo_task
demo_task.delay() # 如果任务有参数,直接在delay()中传入

5.保存结果(非必须)

# ret是一个AsyncResult对象,保存有返回值等信息.
ret = demo_task.delay() 
# 返回值
ret.result

其他功能

group: 一组任务并行执行，返回一组返回值，并可以按顺序检索返回值。

chain: 任务一个一个执行，一个执行完将执行return结果传递给下一个任务函数.

Celery基本使用

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原文地址：https://www.cnblogs.com/spirit911/p/9446485.html