标签：nal 支持 异步任务 trace 运行 val 127.0.0.1 开始时间 执行
celery中文译为芹菜,是一个分布式任务队列. 是异步的,所以能处理大量消息
最新的celery不支持windows下使用了,所以在使用pycharm安装celery模块之后,需要再安装eventlet模块才能测试运行.
启动客户端:
s1,s2要在项目目录下,如果在文件夹中执行,terminal输入命令的时候要-A 项目文件夹的名字
c=Celery("task",broker="redis://127.0.0.1:6379/2",backend="redis://127.0.0.1:6379/1", include="项目名.文件夹")
Terminal中输入
celery worker -A s1 -l info -P eventlet
给定两个文件
s1.py
from celery import Celery import time c=Celery("task",broker="redis://127.0.0.1:6379/2",backend="redis://127.0.0.1:6379/1") @c.task def myfun1(a,b): return f"myfun1{a}{b}" @c.task def myfun2(): return "myfun2" @c.task def myfun3(): return "myfun3" celery worker -A s1 -l info -P eventlet
s2.py
from s1 import myfun1,myfun2,myfun3,c from celery.result import AsyncResult #多个生产者 # for i in range(10): # s=myfun1.delay() # print(s) s=myfun1.delay(10,20) print(s.id) r=AsyncResult(id=s.id,app=c) #获取状态 # print(r.status) # print(r.successful()) #获取值 # print(r.get()) #只获取报错信息 print(r.get(propagate=False)) #获取具体出错的位置 # print(r.traceback)
t=add.apply_async((1,2),countdown=5) #表示延迟5秒钟执行任务 print(t) print(t.get())
支持的参数
countdown : 等待一段时间再执行. add.apply_async((2,3), countdown=5)
eta : 定义任务的开始时间.这里的时间是UTC时间,这里有坑 add.apply_async((2,3), eta=now+tiedelta(second=10))
expires : 设置超时时间. add.apply_async((2,3), expires=60)
retry : 定时如果任务失败后, 是否重试. add.apply_async((2,3), retry=False)
retry_policy : 重试策略. max_retries : 最大重试次数, 默认为 3 次. interval_start : 重试等待的时间间隔秒数, 默认为 0 , 表示直接重试不等待. interval_step : 每次重试让重试间隔增加的秒数, 可以是数字或浮点数, 默认为 0.2 interval_max : 重试间隔最大的秒数, 即 通过 interval_step 增大到多少秒之后, 就不在增加了, 可以是数字或者浮点数, 默认为 0.2 .
s1.py
from celery import Celery import time c=Celery("task",broker="redis://127.0.0.1:6379/2",backend="redis://127.0.0.1:6379/1") @c.task def myfun1(a,b): return f"myfun1{a}{b}" @c.task def myfun2(): return "myfun2" @c.task def myfun3(): return "myfun3"
s2.py
from s1 import myfun1,myfun2,myfun3,c from celery.result import AsyncResult from datetime import timedelta #指定多长时间以后执行 # s=myfun1.apply_async((10,20),countdown=5) #第二种方式，使用utc时间 s=myfun1.apply_async((10,20),eta="utc时间") print(s.id) # 延时 # 重试
启动: 在Terminal中
celery beat -A s2 -l info
s1.py
from celery import Celery import time c=Celery("task",broker="redis://127.0.0.1:6379/2",backend="redis://127.0.0.1:6379/1") @c.task def myfun1(a,b): return f"myfun1{a}{b}" @c.task def myfun2(): return "myfun2" @c.task def myfun3(): return "myfun3"
s2.py
from s1 import c from celery.beat import crontab c.conf.beat_schedule = { "name": { "task": "s1.myfun1", "schedule": 3, "args": (10, 20) }, "crontab": { "task": "s1.myfun1", "schedule": crontab(minute=44), "args": (10, 20) } }
配置详解:
from celery.schedules import crontab CELERYBEAT_SCHEDULE = { # Executes every Monday morning at 7:30 A.M ‘add-every-monday-morning‘: { ‘task‘: ‘tasks.add‘, ‘schedule‘: crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1), ‘args‘: (16, 16), }, }
标签：nal 支持 异步任务 trace 运行 val 127.0.0.1 开始时间 执行
原文地址：https://www.cnblogs.com/robertx/p/10841129.html
