Celery框架实现异步执行任务
Celery
官方
Celery 官网：http://www.celeryproject.org/
Celery 官方文档英文版：http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html
Celery 官方文档中文版：http://docs.jinkan.org/docs/celery/
Celery架构
Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker）、任务执行单元（worker）和 任务执行结果存储（task result store）组成。
消息中间件
Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis等等
任务执行单元
Worker是Celery提供的任务执行的单元，worker并发的运行在分布式的系统节点中。
任务结果存储
Task result store用来存储Worker执行的任务的结果，Celery支持以不同方式存储任务的结果，包括AMQP, redis等
使用场景
异步任务：将耗时操作任务提交给Celery去异步执行，比如发送短信/邮件、消息推送、音视频处理等等
定时任务：定时执行某件事情，比如每天数据统计
Celery的安装配置
pip install celery
消息中间件：RabbitMQ/Redis
app=Celery(‘任务名’, broker=’xxx’, backend=’xxx’)
Celery执行异步任务
包架构封装
project
├── celery_task # celery包
│ ├── __init__.py # 包文件
│ ├── celery.py # celery连接和配置相关文件，且名字必须是celery.py
│ └── tasks.py # 所有任务函数
├── add_task.py # 添加任务
└── get_result.py # 获取结果基本使用（添加立即执行任务）
执行流程：
1）创建app + 任务
2）启动celery(app)服务：
非windows
命令：celery worker -A celery_task -l info
windows：
pip3 install eventlet
celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
3）添加任务：手动添加，要自定义添加任务的脚本，右键执行脚本
4）获取结果：手动获取，要自定义获取任务的脚本，右键执行脚本
celery.py
from celery import Celery
# broker: 任务仓库
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/5'
# backend: 任务结果仓库
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/6'
# include: 任务（函数）所在文件
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])tasks.py（任务文件）
from .celery import app
import time
@app.task
def add(n, m):
print(n)
print(m)
time.sleep(10)
print('n+m的结果：%s' % (n + m))
return n + m
@app.task
def low(n, m):
print(n)
print(m)
print('n-m的结果：%s' % (n - m))
return n - madd_task.py（添加要执行的任务）
# 右键执行该文件，下面的导入环境是合理的
from celery_task.tasks import add, low
# 往celery的Broker中添加立即任务
# 先启动celery: celery worker -A celery_task -l info -P eventlet ，然后右键运行执行
t1 = add.delay(10, 20)
t2 = low.delay(50, 10)
print(t2.id)get_result.py（查看任务结果）
from celery_task.celery import app
from celery.result import AsyncResult
# 任务执行的id,可从上方任务执行完获取
id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'
if __name__ == '__main__':
async = AsyncResult(id=id, app=app)
if async.successful():
# 拿到任务执行完的结果
result = async.get()
print(result)
elif async.failed():
print('任务失败')
elif async.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')高级使用（执行延迟任务）
celery.py
from celery import Celery
# broker：任务仓库
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/15'
# backend：任务结果仓库
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/15'
# include：任务(函数)所在文件
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_package.tasks'])
tasks.py
from .celery import app
@app.task
def jump(n1, n2):
res = n1 * n2
print('n1 * n2 = %s' % res)
return resadd_task.py(添加延迟任务)
注：
args是jump任务需要的参数，没有就设置为空()
eta是该任务执行的UTC格式的时间
from celery_package.tasks import jump
# # 直接执行函数
# jump(10, 20)
# 添加celery立即任务
# jump.delay(10, 20)
from datetime import datetime, timedelta
# 以秒为单位添加延迟时间
def eta_second(second):
ctime = datetime.now()
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
time_delay = timedelta(seconds=second)
return utc_ctime + time_delay
# 以天为单位添加延迟时间
def eta_days(days):
ctime = datetime.now()
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
time_delay = timedelta(days=days)
return utc_ctime + time_delay
# apply_async就是添加延迟任务
jump.apply_async(args=(200, 50), eta=eta_second(10))高级使用（自动任务）
执行流程：
1）创建app + 任务
2）启动celery(app)服务：
非windows
命令：celery worker -A celery_task -l info
windows：
pip3 install eventlet
celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
3）添加任务：自动添加任务，所以要启动一个添加任务的服务
命令：celery beat -A celery_task -l info
4）获取结果：手动获取，要自定义获取任务的脚本，右键执行脚本
celery.py
from celery import Celery
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/15'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/15'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])
# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False
# 自动任务的定时配置
from celery.schedules import crontab
from datetime import timedelta
app.conf.beat_schedule = {
# 定时任务：任务名自定义
'fall_task': {
'task': 'celery_task.tasks.fall', # 任务源
'args': (30, 10), # 任务参数
'schedule': timedelta(seconds=3), # 定时添加任务的时间
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
}
}tasks.py
from .celery import app
@app.task
def fall(n1, n2):
res = n1 / n2
print('n1 / n2 = %s' % res)
return resget_result.py
from celery_task.celery import app
from celery.result import AsyncResult
id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'
if __name__ == '__main__':
async = AsyncResult(id=id, app=app)
if async.successful():
result = async.get()
print(result)
elif async.failed():
print('任务失败')
elif async.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')django中使用
注意点：
添加自动任务时，需要另外启动一个添加任务的服务，就是再起一个服务端运行下面的命令。
命令：celery beat -A celery_task -l info
celery.py
# 加载django环境
import os, django
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "luffyapi.settings.dev")
django.setup()
from celery import Celery
# 任务仓库
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/15'
# 任务结果仓库
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/15'
# include任务函数文件的位置
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])
# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False
# 自动任务的定时配置
from celery.schedules import crontab
from datetime import timedelta
app.conf.beat_schedule = {
# 定时任务：任务名自定义
'update_banner_cache': {
'task': 'celery_task.tasks.update_banner_cache', # 任务源
'args': (), # 任务参数
'schedule': timedelta(seconds=10), # 定时添加任务的时间
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
}
}tasks.py
from .celery import app
# 获取项目中的模型类
from api.models import Banner
@app.task
def test_django_celery():
banner_query = Banner.objects.filter(is_delete=False).all()
print(banner_query)