分布式任务队列Celery(1)

一、简介

　　Celery是由Python开发、简单、灵活、可靠的分布式任务队列，其本质是生产者消费者模型，生产者发送任务到消息队列，消费者负责处理任务。Celery侧重于实时操作，但对调度支持也很好，其每天可以处理数以百万计的任务。特点：

• 简单：熟悉celery的工作流程后，配置使用简单
• 高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery会自动尝试重新执行任务
• 快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
• 灵活：几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制

应用场景举例：

　　1.web应用：当用户在网站进行某个操作需要很长时间完成时，我们可以将这种操作交给Celery执行，直接返回给用户，等到Celery执行完成以后通知用户，大大提好网站的并发以及用户的体验感。

　　2.任务场景：比如在运维场景下需要批量在几百台机器执行某些命令或者任务，此时Celery可以轻松搞定。

　　3.定时任务：向定时导数据报表、定时发送通知类似场景，虽然Linux的计划任务可以帮我实现，但是非常不利于管理，而Celery可以提供管理接口和丰富的API。

二、架构&工作原理

　　Celery由以下三部分构成：消息中间件(Broker)、任务执行单元Worker、结果存储(Backend)，如下图：

　　

工作原理：

1. 任务模块Task包含异步任务和定时任务。其中，异步任务通常在业务逻辑中被触发并发往消息队列，而定时任务由Celery Beat进程周期性地将任务发往消息队列；
2. 任务执行单元Worker实时监视消息队列获取队列中的任务执行；
3. Woker执行完任务后将结果保存在Backend中;

消息中间件Broker

　　消息中间件Broker官方提供了很多备选方案，支持RabbitMQ、Redis、Amazon SQS、MongoDB、Memcached 等，官方推荐RabbitMQ。

任务执行单元Worker

　　Worker是任务执行单元，负责从消息队列中取出任务执行，它可以启动一个或者多个，也可以启动在不同的机器节点，这就是其实现分布式的核心。

结果存储Backend

　　Backend结果存储官方也提供了诸多的存储方式支持：RabbitMQ、 Redis、Memcached,SQLAlchemy, Django ORM、Apache Cassandra、Elasticsearch。

三、安装使用　

　　这里我使用的redis作为消息中间件，redis安装可以参考https://www.cnblogs.com/wdliu/p/9360286.html。

Celery安装：　

pip3 install celery

简单使用

　　目录结构：

project/
├── __init__.py  
├── config.py
└── tasks.py

各目录文件说明：

__init__.py:初始化Celery以及加载配置文件

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from celery import Celery
app = Celery('project')                                # 创建 Celery 实例
app.config_from_object('project.config')               # 加载配置模块

config.py:  Celery相关配置文件，更多配置参考：http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/configuration.html

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置，使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置

CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个
    'project.tasks',
)

tasks.py ：任务定义文件

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app

@app.task

def show_name(name):

return name

启动Worker：

celery worker -A project -l debug

各个参数含义：

　　worker: 代表第启动的角色是work当然还有beat等其他角色；

　　-A ：项目路径，这里我的目录是project

　　-l：启动的日志级别，更多参数使用celery --help查看

查看日志输出，会发现我们定义的任务，以及相关配置：

　　虽然启动了worker，但是我们还需要通过delay或apply_async来将任务添加到worker中，这里我们通过交互式方法添加任务，并返回AsyncResult对象，通过AsyncResult对象获取结果：

AsyncResult除了get方法用于常用获取结果方法外还提以下常用方法或属性：

• state: 返回任务状态；
• task_id: 返回任务id；
• result: 返回任务结果，同get()方法；
• ready(): 判断任务是否以及有结果，有结果为True，否则False；
• info(): 获取任务信息，默认为结果；
• wait(t): 等待t秒后获取结果，若任务执行完毕，则不等待直接获取结果，若任务在执行中，则wait期间一直阻塞，直到超时报错；
• successfu(): 判断任务是否成功，成功为True，否则为False；

四、进阶使用

　　对于普通的任务来说可能满足不了我们的任务需求，所以还需要了解一些进阶用法，Celery提供了诸多调度方式，例如任务编排、根据任务状态执行不同的操作、重试机制等，以下会对常用高阶用法进行讲述。

定时任务&计划任务

　　Celery的提供的定时任务主要靠schedules来完成，通过beat组件周期性将任务发送给woker执行。在示例中，新建文件period_task.py，并添加任务到配置文件中：

period_task.py：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app
from celery.schedules import crontab
@app.on_after_configure.connect

def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):

sender.add_periodic_task(10.0, add.s(1,3), name='1+3=') # 每10秒执行add

    sender.add_periodic_task(

crontab(hour=16, minute=56, day_of_week=1),      #每周一下午四点五十六执行sayhai

sayhi.s('wd'),name='say_hi'

)
@app.task

def add(x,y):

print(x+y)

return x+y
@app.task

def sayhi(name):

return 'hello %s' % name

config.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置，使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置

CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个
    'project.tasks',
    'project.period_task', #定时任务
)

启动worker和beat：

celery worker -A project -l debug #启动work
celery beat -A  project.period_task -l  debug #启动beat，注意此时对应的文件路径

我们可以观察worker日志：

还可以通过配置文件方式指定定时和计划任务,此时的配置文件如下：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app

from celery.schedules import crontab
BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置，使用Redis作为消息中间件



CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redis



CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案



CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间



CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置



CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个

'project.tasks',

'project.period_task',

)
app.conf.beat_schedule = {

'period_add_task': {    # 计划任务

'task': 'project.period_task.add',  #任务路径

'schedule': crontab(hour=18, minute=16, day_of_week=1),

'args': (3, 4),

},

'add-every-30-seconds': {          # 每10秒执行

'task': 'project.period_task.sayhi',  #任务路径

'schedule': 10.0,

'args': ('wd',)

},

}

此时的period_task.py只需要注册到woker中就行了，如下：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app
@app.task

def add(x,y):

print(x+y)

return x+y
@app.task

def sayhi(name):

return 'hello %s' % name

同样启动worker和beat结果和第一种方式一样。更多详细的内容请参考：http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/periodic-tasks.html#crontab-schedules

任务绑定

　　Celery可通过任务绑定到实例获取到任务的上下文，这样我们可以在任务运行时候获取到任务的状态，记录相关日志等。

修改任务中的period_task.py,如下：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app
from celery.utils.log import get_task_logger

logger = get_task_logger(__name__)
@app.task(bind=True)  # 绑定任务
def add(self,x,y):
    logger.info(self.request.__dict__)  #打印日志
    try:
        a=[]
        a[10]==1
    except Exception as e:
        raise self.retry(exc=e, countdown=5, max_retries=3) # 出错每5秒尝试一次，总共尝试3次
    return x+y

在以上代码中，通过bind参数将任务绑定，self指任务的上下文，通过self获取任务状态，同时在任务出错时进行任务重试，我们观察日志：

内置钩子函数

　　Celery在执行任务时候，提供了钩子方法用于在任务执行完成时候进行对应的操作，在Task源码中提供了很多状态钩子函数如：on_success(成功后执行)、on_failure(失败时候执行)、on_retry(任务重试时候执行)、after_return(任务返回时候执行),在进行使用是我们只需要重写这些方法，完成相应的操作即可。

在以下示例中，我们继续修改period_task.py，分别定义三个任务来演示任务失败、重试、任务成功后执行的操作：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app
from celery.utils.log import get_task_logger
from celery import Task
logger = get_task_logger(name)
class demotask(Task):
</span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">def</span> on_success(self, retval, task_id, args, kwargs):   <span style="color: rgba(0, 128, 0, 1)">#</span><span style="color: rgba(0, 128, 0, 1)"> 任务成功执行</span>
    logger.info(<span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">'</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">task id:{} , arg:{} , successful !</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">'</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">.format(task_id,args))



</span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">def</span> on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):  <span style="color: rgba(0, 128, 0, 1)">#</span><span style="color: rgba(0, 128, 0, 1)">任务失败执行</span>
    logger.info(<span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">'</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">task id:{} , arg:{} , failed ! erros : {}</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">'</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> .format(task_id,args,exc))


</span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">def</span> on_retry(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):    <span style="color: rgba(0, 128, 0, 1)">#</span><span style="color: rgba(0, 128, 0, 1)">任务重试执行</span>
    logger.info(<span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">'</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">task id:{} , arg:{} , retry !  einfo: {}</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">'</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">.format(task_id, args, exc))

@app.task(base=demotask,bind=True)

def add(self,x,y):

try:

a=[]

a[10]==1

except Exception as e:

raise self.retry(exc=e, countdown=5, max_retries=1) # 出错每5秒尝试一次，总共尝试1次

return x+y
@app.task(base=demotask)

def sayhi(name):

a=[]

a[10]==1

return 'hi {}'.format(name)
@app.task(base=demotask)

def sum(a,b):

return 'a+b={} '.format(a+b)

此时的配置文件config.py：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app

from celery.schedules import crontab
BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置，使用Redis作为消息中间件



CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redis



CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案



CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间



CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置



CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个

'project.tasks',

'project.period_task',

)
app.conf.beat_schedule = {

'add': {          # 每10秒执行

'task': 'project.period_task.add',  #任务路径

'schedule': 10.0,

'args': (10,12),

},

'sayhi': {          # 每10秒执行

'task': 'project.period_task.sayhi',  #任务路径

'schedule': 10.0,

'args': ('wd',),

},

'sum': {          # 每10秒执行

'task': 'project.period_task.sum',  #任务路径

'schedule': 10.0,

'args': (1,3),

},

}

然后重启worker和beat，查看日志：

任务编排

　　在很多情况下，一个任务需要由多个子任务或者一个任务需要很多步骤才能完成，Celery同样也能实现这样的任务，完成这类型的任务通过以下模块完成：

• group: 并行调度任务

• chain: 链式任务调度

• chord: 类似group，但分header和body2个部分，header可以是一个group任务，执行完成后调用body的任务

• map: 映射调度，通过输入多个入参来多次调度同一个任务

• starmap: 类似map，入参类似＊args

• chunks: 将任务按照一定数量进行分组

修改tasks.py：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app
@app.task

def add(x,y):

return x+y
@app.task

def mul(x,y):

return x*y
@app.task

def sum(data_list):

res=0

for i in data_list:

res+=i

return res

group: 组任务，组内每个任务并行执行

和project同级目录新建consumer.py如下：

from celery import group
from project.tasks import add,mul,sum
res = group(add.s(1,2),add.s(1,2))()  # 任务 [1+2,1+2] 
while True:
    if res.ready():
        print('res:{}'.format(res.get()))
        break

结果：

chain：链式任务

链式任务中，默认上一个任务的返回结果作为参数传递给子任务

from celery import chain
from project.tasks import add,mul,sum
res = chain(add.s(1,2),add.s(3),mul.s(3))()  # 任务((1+2)+3)*3
while True:
    if res.ready():
        print('res:{}'.format(res.get()))
        break
#结果
#res：18

还可以使用|表示链式任务，上面任务也可以表示为：

res = (add.s(1,2) | add.s(3) | (mul.s(3)))()
res.get()

chord：任务分割，分为header和body两部分，hearder任务执行完在执行body,其中hearder返回结果作为参数传递给body

from celery import chord
from project.tasks import add,mul,sum
res = chord(header=[add.s(1,2),mul.s(3,4)],body=sum.s())()  # 任务(1+2)+(3*4)
while True:
    if res.ready():
        print('res:{}'.format(res.get()))
        break
#结果：
res:15

chunks：任务分组，按照任务的个数分组

from project.tasks import add,mul,sum
res = add.chunks(zip(range(5),range(5)),4)()  # 4 代表每组的任务的个数
while True:
    if res.ready():
        print('res:{}'.format(res.get()))
        break

结果：

delay &apply_async

　　对于delay和apply_async都可以用来进行任务的调度，本质上是delay对apply_async进行了再一次封装（或者可以说是快捷方式），两者都返回AsyncResult对象，以下是两个方法源码。

    def delay(self, *args, **kwargs):
        """Star argument version of :meth:`apply_async`.
    Does not support the extra options enabled by :meth:`apply_async`.

    Arguments:
        *args (Any): Positional arguments passed on to the task.
        **kwargs (Any): Keyword arguments passed on to the task.
    Returns:
        celery.result.AsyncResult: Future promise.
    </span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">"""</span>
    <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">return</span> self.apply_async(args, kwargs)</pre>

    def apply_async(self, args=None, kwargs=None, task_id=None, producer=None,
                    link=None, link_error=None, shadow=None, **options):
        """Apply tasks asynchronously by sending a message.
    Arguments:
        args (Tuple): The positional arguments to pass on to the task.

        kwargs (Dict): The keyword arguments to pass on to the task.

        countdown (float): Number of seconds into the future that the
            task should execute.  Defaults to immediate execution.

        eta (~datetime.datetime): Absolute time and date of when the task
            should be executed.  May not be specified if `countdown`
            is also supplied.

        expires (float, ~datetime.datetime): Datetime or
            seconds in the future for the task should expire.
            The task won't be executed after the expiration time.

        shadow (str): Override task name used in logs/monitoring.
            Default is retrieved from :meth:`shadow_name`.

        connection (kombu.Connection): Re-use existing broker connection
            instead of acquiring one from the connection pool.

        retry (bool): If enabled sending of the task message will be
            retried in the event of connection loss or failure.
            Default is taken from the :setting:`task_publish_retry`
            setting.  Note that you need to handle the
            producer/connection manually for this to work.

        retry_policy (Mapping): Override the retry policy used.
            See the :setting:`task_publish_retry_policy` setting.

        queue (str, kombu.Queue): The queue to route the task to.
            This must be a key present in :setting:`task_queues`, or
            :setting:`task_create_missing_queues` must be
            enabled.  See :ref:`guide-routing` for more
            information.

        exchange (str, kombu.Exchange): Named custom exchange to send the
            task to.  Usually not used in combination with the ``queue``
            argument.

        routing_key (str): Custom routing key used to route the task to a
            worker server.  If in combination with a ``queue`` argument
            only used to specify custom routing keys to topic exchanges.

        priority (int): The task priority, a number between 0 and 9.
            Defaults to the :attr:`priority` attribute.

        serializer (str): Serialization method to use.
            Can be `pickle`, `json`, `yaml`, `msgpack` or any custom
            serialization method that's been registered
            with :mod:`kombu.serialization.registry`.
            Defaults to the :attr:`serializer` attribute.

        compression (str): Optional compression method
            to use.  Can be one of ``zlib``, ``bzip2``,
            or any custom compression methods registered with
            :func:`kombu.compression.register`.
            Defaults to the :setting:`task_compression` setting.

        link (Signature): A single, or a list of tasks signatures
            to apply if the task returns successfully.

        link_error (Signature): A single, or a list of task signatures
            to apply if an error occurs while executing the task.

        producer (kombu.Producer): custom producer to use when publishing
            the task.

        add_to_parent (bool): If set to True (default) and the task
            is applied while executing another task, then the result
            will be appended to the parent tasks ``request.children``
            attribute.  Trailing can also be disabled by default using the
            :attr:`trail` attribute

        publisher (kombu.Producer): Deprecated alias to ``producer``.

        headers (Dict): Message headers to be included in the message.

    Returns:
        celery.result.AsyncResult: Promise of future evaluation.

    Raises:
        TypeError: If not enough arguments are passed, or too many
            arguments are passed.  Note that signature checks may
            be disabled by specifying ``@task(typing=False)``.
        kombu.exceptions.OperationalError: If a connection to the
           transport cannot be made, or if the connection is lost.

    Note:
        Also supports all keyword arguments supported by
        :meth:`kombu.Producer.publish`.
    </span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">"""</span>
    <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">if</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> self.typing:
        </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">try</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">:
            check_arguments </span>= self.<span style="color: rgba(128, 0, 128, 1)">__header__</span>
        <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">except</span> AttributeError:  <span style="color: rgba(0, 128, 0, 1)">#</span><span style="color: rgba(0, 128, 0, 1)"> pragma: no cover</span>
            <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">pass</span>
        <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">else</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">:
            check_arguments(</span>*(args <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">or</span> ()), **(kwargs <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">or</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> {}))

    app </span>=<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> self._get_app()
    </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">if</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> app.conf.task_always_eager:
        with denied_join_result():
            </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">return</span> self.apply(args, kwargs, task_id=task_id <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">or</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> uuid(),
                              link</span>=link, link_error=link_error, **<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">options)

    </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">if</span> self.<span style="color: rgba(128, 0, 128, 1)">__v2_compat__</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">:
        shadow </span>= shadow <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">or</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> self.shadow_name(self(), args, kwargs, options)
    </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">else</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">:
        shadow </span>= shadow <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">or</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> self.shadow_name(args, kwargs, options)

    preopts </span>=<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> self._get_exec_options()
    options </span>= dict(preopts, **options) <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">if</span> options <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">else</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> preopts

    options.setdefault(</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">'</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">ignore_result</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">'</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">, self.ignore_result)

    </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">return</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> app.send_task(
        self.name, args, kwargs, task_id</span>=task_id, producer=<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">producer,
        link</span>=link, link_error=link_error, result_cls=<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">self.AsyncResult,
        shadow</span>=shadow, task_type=<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">self,
        </span>**<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">options
    )</span></pre>

对于其使用，apply_async支持常用参数：

• eta：指定任务执行时间，类型为datetime时间类型；
• countdown：倒计时,单位秒，浮点类型；
• expires：任务过期时间，如果任务在超过过期时间还未执行则回收任务，浮点类型获取datetime类型；
• retry：任务执行失败时候是否尝试，布尔类型。；
• serializer：序列化方案，支持pickle、json、yaml、msgpack；
• priority：任务优先级，有0～9优先级可设置，int类型；
• retry_policy：任务重试机制，其中包含几个重试参数，类型是dict如下：

max_retries:最大重试次数
interval_start:重试等待时间
interval_step:每次重试叠加时长，假设第一重试等待1s，第二次等待1＋n秒
interval_max:最大等待时间
####示例

add.apply_async((1, 3), retry=True, retry_policy={

'max_retries': 1,

'interval_start': 0,

'interval_step': 0.8,

'interval_max': 5,

})

更多参数参考：http://docs.celeryproject.org/en/latest/reference/celery.app.task.html#celery.app.task.Task.apply_async

　　

 五、管理与监控

　　Celery管理和监控功能是通过flower组件实现的，flower组件不仅仅提供监控功能，还提供HTTP API可实现对woker和task的管理。

安装使用

pip3 install flower

启动

 flower -A project --port=5555   
# -A ：项目目录
#--port 指定端口

访问http:ip:5555

api使用，例如获取woker信息：

curl http://127.0.0.1:5555/api/workers

结果：

更多api参考：https://flower.readthedocs.io/en/latest/api.html

　

转载：https://www.cnblogs.com/wdliu/p/9517535.html
参考博文： https://www.cnblogs.com/wdliu/p/9530219.html