任务调度利器-Celery

2024-06-10 09:38
文章标签 任务调度 利器 celery

本文主要是介绍任务调度利器-Celery,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Celery是Python开发的分布式任务调度模块,今天抽空看了一下,果然接口简单,开发容易,5分钟就写出了一个邮件异步发送的服务。

Celery本身不含消息服务,它使用第三方消息服务来传递任务,目前,Celery支持的消息服务有RabbitMQ、Redis甚至是数据库,当然Redis应该是最佳选择。本文为方便使用redis。


安装Celery

用pip或easy_install安装:

$ sudo pip install Celery

或着:

$ sudo easy_install Celery

使用Redis作为Broker时,再安装一个celery-with-redis。(pip install celery-with-redis)

开始编写tasks.py:

# tasks.py
import time
from celery import Celerycelery = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')@celery.task
def sendmail(mail):print('sending mail to %s...' % mail['to'])time.sleep(2.0)print('mail sent.')

然后启动Celery处理任务:

$ celery -A tasks worker --loglevel=info

上面的命令行实际上启动的是Worker,如果要放到后台运行,可以扔给supervisor。

如何发送任务?非常简单:

>>> from tasks import sendmail
>>> sendmail.delay(dict(to='celery@python.org'))
<AsyncResult: 1a0a9262-7858-4192-9981-b7bf0ea7483b>

可以看到,Celery的API设计真的非常简单。

然后,在Worker里就可以看到任务处理的消息:

[2013-08-27 19:20:23,363: WARNING/MainProcess] celery@MichaeliMac.local ready.
[2013-08-27 19:20:23,367: INFO/MainProcess] consumer: Connected to redis://localhost:6379/0.
[2013-08-27 19:20:45,618: INFO/MainProcess] Got task from broker: tasks.sendmail[1a0a9262-7858-4192-9981-b7bf0ea7483b]
[2013-08-27 19:20:45,655: WARNING/PoolWorker-4] sending mail to celery@python.org...
[2013-08-27 19:20:47,657: WARNING/PoolWorker-4] mail sent.
[2013-08-27 19:20:47,658: INFO/MainProcess] Task tasks.sendmail[1a0a9262-7858-4192-9981-b7bf0ea7483b] succeeded in 2.00266814232s: None

Celery默认设置就能满足基本要求。Worker以Pool模式启动,默认大小为CPU核心数量,缺省序列化机制是pickle,但可以指定为json。由于Python调用UNIX/Linux程序实在太容易,所以,用Celery作为异步任务框架非常合适。

Celery还有一些高级用法,比如把多个任务组合成一个原子任务等,还有一个完善的监控接口。

这篇关于任务调度利器-Celery的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1047807

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