2.快速入门（二）

 我的项目目录:

TestCelery/ ├── proj │ ├── celeryconfig.py │ ├── celery.py │ ├── init.py │ └── tasks.py └── test.py

  celery.py内容如下:

from celery import Celery

# 创建celery实例
app = Celery('demo')
app.config_from_object('proj.celeryconfig')

# 自动搜索任务
app.autodiscover_tasks(['proj'])

  celeryconfig.p模块内容如下：

from kombu import Exchange, Queue
BROKER_URL = 'redis://:332572@127.0.0.1:6379/1'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://:332572@127.0.0.1:6379/2'

  tasks.py模块内容如下:

from proj.celery import app as celery_app

# 创建任务函数
@celery_app.task
def my_task1():
    print("任务函数(my_task1)正在执行....")

@celery_app.task
def my_task2():
    print("任务函数(my_task2)正在执行....")

@celery_app.task
def my_task3():
    print("任务函数(my_task3)正在执行....")

  启动worker:

celery -A proj worker -l info

 

键入ctrl+c可关闭worker.

调用任务，可使用delay()方法:

my_task.delay(2, 2)

  也可以使用apply_async()方法，该方法可让我们设置一些任务执行的参数，例如，任务多久之后才执行，任务被发送到那个队列中等等.

my_task.apply_async((2, 2), queue='my_queue', countdown=10)

任务my_task将会被发送到my_queue队列中，并且在发送10秒之后执行。

  如果我们直接执行任务函数，将会直接执行此函数在当前进程中，并不会向broker发送任何消息。

  无论是delay()还是apply_async()方式都会返回AsyncResult对象，方便跟踪任务执行状态，但需要我们配置result_backend.

  每一个被吊用的任务都会被分配一个ID，我们叫Task ID.

1. signature

  我们到目前为止只是学习了如何使用delay()方法，当然这个方法也是非常常用的。但是有时我们并不想简单的将任务发送到队列中，我们想将一个任务函数(由参数和执行选项组成)作为一个参数传递给另外一个函数中，为了实现此目标，Celery使用一种叫做signatures的东西。

  一个signature包装了一个参数和执行选项的单个任务调用。我们可将这个signature传递给函数。

  我们先看下tasks.py模块中定义的任务函数:

from proj.celery import app as celery_app

# 创建任务函数
@celery_app.task
def my_task1():
    print("任务函数(my_task1)正在执行....")

@celery_app.task
def my_task2():
    print("任务函数(my_task2)正在执行....")

@celery_app.task
def my_task3():
    print("任务函数(my_task3)正在执行....")

  我们将my_task1()任务包装称一个signature:

t1 = my_task1.signatures(countdown=10)
t1.delay()

2. Primitives

  这些primitives本身就是signature对象，因此它们可以以多种方式组合成复杂的工作流程。primitives如下:

  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.

  tasks.py模块如下:

from proj.celery import app as celery_app

# 创建任务函数
@celery_app.task
def my_task1(a, b):
    print("任务函数(my_task1)正在执行....")
    return a + b

@celery_app.task
def my_task2(a, b):
    print("任务函数(my_task2)正在执行....")
    return a + b

@celery_app.task
def my_task3(a, b):
    print("任务函数(my_task3)正在执行....")
    return a + b

  group案例如下(test.py模块):

from proj.tasks import my_task1
from proj.tasks import my_task2
from proj.tasks import my_task3
from celery import group

# 将多个signature放入同一组中
my_group = group((my_task1.s(10, 10), my_task2.s(20, 20), my_task3.s(30, 30)))
ret = my_group() # 执行组任务
print(ret.get())  # 输出每个任务结果

 

 chain案例如下(test.py模块):

from proj.tasks import my_task1
from proj.tasks import my_task2
from proj.tasks import my_task3
from celery import chain

# 将多个signature组成一个任务链
# my_task1的运行结果将会传递给my_task2
# my_task2的运行结果会传递给my_task3
my_chain = chain(my_task1.s(10, 10) | my_task2.s(20) | my_task3.s(30))
ret = my_chain()  # 执行任务链
print(ret.get())  # 输出最终结果

 假如我们有两个worker,一个worker专门用来处理邮件发送任务和图像处理任务，一个worker专门用来处理文件上传任务。

  我们创建两个队列，一个专门用于存储邮件任务队列和图像处理，一个用来存储文件上传任务队列。

  Celery支持AMQP(Advanced Message Queue)所有的路由功能，我们也可以使用简单的路由设置将指定的任务发送到指定的队列中.

  我们需要配置在celeryconfig.py模块中配置 CELERY_ROUTES 项, tasks.py模块修改如下:

from proj.celery import app as celery_app


@celery_app.task
def my_task1(a, b):
    print("my_task1任务正在执行....")
    return a + b


@celery_app.task
def my_task2(a, b):
    print("my_task2任务正在执行....")
    return a + b


@celery_app.task
def my_task3(a, b):
    print("my_task3任务正在执行....")
    return a + b


@celery_app.task
def my_task4(a, b):
    print("my_task3任务正在执行....")
    return a + b


@celery_app.task
def my_task5():
    print("my_task5任务正在执行....")


@celery_app.task
def my_task6():
    print("my_task6任务正在执行....")


@celery_app.task
def my_task7():
    print("my_task7任务正在执行....")

  我们通过配置，将send_email和upload_file任务发送到queue1队列中，将image_process发送到queue2队列中。

  我们修改celeryconfig.py:

broker_url='redis://:@127.0.0.1:6379/1'
result_backend='redis://:@127.0.0.1:6379/2'


task_routes=({
    'proj.tasks.my_task5': {'queue': 'queue1'},
    'proj.tasks.my_task6': {'queue': 'queue1'},
    'proj.tasks.my_task7': {'queue': 'queue2'},
    },
)

  test.py:

from proj.tasks import *

# 发送任务到路由指定的队列中

my_task5.delay() my_task6.delay() my_task7.delay()

  开启两个worker服务器，分别处理两个队列：
```python
celery -A proj worker --loglevel=info -Q queue1
celery -A proj worker --loglevel=info -Q queue2

  我们同样也可以通过apply_aynsc()方法来设置任务发送到那个队列中:

my_task1.apply_async(queue='queue1')

  我们也可设置一个worker服务器处理两个队列中的任务:

celery -A proj worker --loglevel=info -Q queue1,queue2