Celery教程

2024-05-24 20:12
文章标签 教程 celery

本文主要是介绍Celery教程，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！

一、什么是Celery

1.1、celery是什么

Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。
image.jpg
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
另外， Celery还支持不同的并发和序列化的手段

  • 并发：Prefork, Eventlet, gevent, threads/single threaded
  • 序列化：pickle, json, yaml, msgpack. zlib, bzip2 compression， Cryptographic message signing 等等

1.2、使用场景

celery是一个强大的 分布式任务队列的异步处理框架，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务（async task）和定时任务（crontab)。
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

1.3、Celery具有以下优点

Simple(简单)
Celery 使用和维护都非常简单，并且不需要配置文件。Highly Available（高可用）
woker和client会在网络连接丢失或者失败时，自动进行重试。并且有的brokers 也支持“双主”或者“主／从”的方式实现高可用。Fast（快速）
单个的Celery进程每分钟可以处理百万级的任务，并且只需要毫秒级的往返延迟（使用 RabbitMQ, librabbitmq, 和优化设置时）Flexible（灵活）
Celery几乎每个部分都可以扩展使用，自定义池实现、序列化、压缩方案、日志记录、调度器、消费者、生产者、broker传输等等。

1.4、Celery安装

你可以安装Celery通过Python包管理平台（PyPI）或者源码安装
使用pip安装:

pip install -U Celery

或着：

sudo easy_install Celery

二、Celery执行异步任务

2.1、基本使用

创建项目celerypro
创建异步任务执行文件celery_task:

import celery
import time
backend='redis://127.0.0.1:6379/1'
broker='redis://127.0.0.1:6379/2'
cel=celery.Celery('test',backend=backend,broker=broker)
@cel.task
def send_email(name):print("向%s发送邮件..."%name)time.sleep(5)print("向%s发送邮件完成"%name)return "ok"

创建执行任务文件,produce_task.py:

from celery_task import send_email
result = send_email.delay("yuan")
print(result.id)
result2 = send_email.delay("alex")
print(result2.id)

注意，异步任务文件命令执行：

celery worker -A celery_app_task -l info

创建py文件：result.py，查看任务执行结果，

from celery.result import AsyncResult
from celery_task import celasync_result=AsyncResult(id="c6ddd5b7-a662-4f0e-93d4-ab69ec2aea5d", app=cel)if async_result.successful():result = async_result.get()print(result)# result.forget() # 将结果删除
elif async_result.failed():print('执行失败')
elif async_result.status == 'PENDING':print('任务等待中被执行')
elif async_result.status == 'RETRY':print('任务异常后正在重试')
elif async_result.status == 'STARTED':print('任务已经开始被执行')

2.1、多任务结构

image.jpg
celery.py:

from celery import Celerycel = Celery('celery_demo',broker='redis://127.0.0.1:6379/1',backend='redis://127.0.0.1:6379/2',# 包含以下两个任务文件，去相应的py文件中找任务，对多个任务做分类include=['celery_tasks.task01','celery_tasks.task02'])# 时区
cel.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
cel.conf.enable_utc = False

task01.py,task02.py:

#task01
import time
from celery_tasks.celery import cel@cel.task
def send_email(res):time.sleep(5)return "完成向%s发送邮件任务"%res#task02
import time
from celery_tasks.celery import cel
@cel.task
def send_msg(name):time.sleep(5)return "完成向%s发送短信任务"%name

produce_task.py:

from celery_tasks.task01 import send_email
from celery_tasks.task02 import send_msg# 立即告知celery去执行test_celery任务，并传入一个参数
result = send_email.delay('yuan')
print(result.id)
result = send_msg.delay('yuan')
print(result.id)

check_result.py:

from celery.result import AsyncResult
from celery_tasks.celery import celasync_result = AsyncResult(id="562834c6-e4be-46d2-908a-b102adbbf390", app=cel)if async_result.successful():result = async_result.get()print(result)# result.forget() # 将结果删除,执行完成，结果不会自动删除# async.revoke(terminate=True)  # 无论现在是什么时候，都要终止# async.revoke(terminate=False) # 如果任务还没有开始执行呢，那么就可以终止。
elif async_result.failed():print('执行失败')
elif async_result.status == 'PENDING':print('任务等待中被执行')
elif async_result.status == 'RETRY':print('任务异常后正在重试')
elif async_result.status == 'STARTED':print('任务已经开始被执行')

开启work：celery worker -A celery_task -l info -P eventlet，添加任务（执行produce_task.py)，检查任务执行结果（执行check_result.py）

三、Celery执行定时任务

设定时间让celery执行一个定时任务，produce_task.py:

from celery_task import send_email
from datetime import datetime# 方式一
# v1 = datetime(2020, 3, 11, 16, 19, 00)
# print(v1)
# v2 = datetime.utcfromtimestamp(v1.timestamp())
# print(v2)
# result = send_email.apply_async(args=["egon",], eta=v2)
# print(result.id)# 方式二
ctime = datetime.now()
# 默认用utc时间
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
from datetime import timedelta
time_delay = timedelta(seconds=10)
task_time = utc_ctime + time_delay# 使用apply_async并设定时间
result = send_email.apply_async(args=["egon"], eta=task_time)
print(result.id)

多任务结构中celery.py修改如下:

from datetime import timedelta
from celery import Celery
from celery.schedules import crontabcel = Celery('tasks', broker='redis://127.0.0.1:6379/1', backend='redis://127.0.0.1:6379/2', include=['celery_tasks.task01','celery_tasks.task02',
])
cel.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
cel.conf.enable_utc = Falsecel.conf.beat_schedule = {# 名字随意命名'add-every-10-seconds': {# 执行tasks1下的test_celery函数'task': 'celery_tasks.task01.send_email',# 每隔2秒执行一次# 'schedule': 1.0,# 'schedule': crontab(minute="*/1"),'schedule': timedelta(seconds=6),# 传递参数'args': ('张三',)},# 'add-every-12-seconds': {#     'task': 'celery_tasks.task01.send_email',#     每年4月11号，8点42分执行#     'schedule': crontab(minute=42, hour=8, day_of_month=11, month_of_year=4),#     'args': ('张三',)# },
}

# 启动 Beat 程序$ celery beat -A proj<br># Celery Beat进程会读取配置文件的内容，周期性的将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列# 之后启动 worker 进程.$ celery -A proj worker -l info 或者$ celery -B -A proj worker -l info

四、Django中使用celery

项目根目录创建celery包，目录结构如下：

mycelery/
├── config.py
├── __init__.py
├── main.py
└── sms/├── __init__.py├── tasks.py

配置文件config.py:

broker_url = 'redis://127.0.0.1:6379/15'
result_backend = 'redis://127.0.0.1:6379/14'

任务文件tasks.py：

# celery的任务必须写在tasks.py的文件中，别的文件名称不识别!!!
from mycelerys.main import app
import timeimport logging
log = logging.getLogger("django")@app.task  # name表示设置任务的名称，如果不填写，则默认使用函数名做为任务名
def send_sms(mobile):"""发送短信"""print("向手机号%s发送短信成功!"%mobile)time.sleep(5)return "send_sms OK"@app.task  # name表示设置任务的名称，如果不填写，则默认使用函数名做为任务名
def send_sms2(mobile):print("向手机号%s发送短信成功!" % mobile)time.sleep(5)return "send_sms2 OK"

最后在main.py主程序中对django的配置文件进行加载

# 主程序
import os
from celery import Celery
# 创建celery实例对象
app = Celery("sms")# 把celery和django进行组合，识别和加载django的配置文件
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'celeryPros.settings.dev')# 通过app对象加载配置
app.config_from_object("mycelerys.config")# 加载任务
# 参数必须必须是一个列表，里面的每一个任务都是任务的路径名称
# app.autodiscover_tasks(["任务1","任务2"])
app.autodiscover_tasks(["mycelerys.sms",])# 启动Celery的命令
# 强烈建议切换目录到mycelery根目录下启动
# celery -A mycelery.main worker --loglevel=info

Django视图调用：

from django.shortcuts import render# Create your views here.from django.shortcuts import render,HttpResponse
from mycelerys.sms.tasks import send_sms,send_sms2
from datetime import timedeltafrom datetime import datetime
def test(request):################################# 异步任务# 1. 声明一个和celery一模一样的任务函数，但是我们可以导包来解决# send_sms.delay("110")# send_sms2.delay("119")# send_sms.delay() 如果调用的任务函数没有参数，则不需要填写任何内容################################# 定时任务# ctime = datetime.now()# # 默认用utc时间# utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())# time_delay = timedelta(seconds=10)# task_time = utc_ctime + time_delay# result = send_sms.apply_async(["911", ], eta=task_time)# print(result.id)return HttpResponse('ok')

这篇关于Celery教程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/999411。

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