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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：是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统
- 实时处理异步任务队列
- 同时也支持任务调度
- celery单独使用一个socket，不会额外占用其他程序的资源。
项目中使用celery的优势
- 减少服务器的压力
- 提供了3种任务的执行方式
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。
执行任务就是执行功能函数，执行任务就是执行函数，任务的结果就是函数的返回值
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
异步执行：解决耗时任务
延迟执行：解决延迟任务（延迟任务和同步任务的区别：同步用delay，延迟任务用apply_async）
定时执行：解决周期(周期)任务
Celery的安装配置
pip install celery
消息中间件：Celery本身不提供消息服务，但是可以和第三方提供的消息中间件，包括：RabbitMQ/Redis等等
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，且名字必须定义为celery.py
│ └── tasks.py # 所有任务函数
├── add_task.py # 添加任务
└── get_result.py # 获取结果
celery的基本使用步骤
步骤：
1. 在celery.py中配置broker，backend和Celery对象（进行Celery对象实例化时，将任务文件传入）
2. 在任务文件task.py中，定义任务函数，任务函数要装饰上上面生成的 Celery对象.task 这个装饰器
3. 在add_task.py文件中，为task.py文件中定义的任务函数，添加执行方式（异步/延迟/定时）
4. 在get.result.py文件中，可以定义结果，查看任务执行的结果，但是一般这些任务的执行结果不必要查看，所以这一步可做可不做
5. 启动celery服务
6. 获取结果
基本使用
celery.py
# 1）创建app + 任务
# 2）启动celery(app)服务：
# 非windows系统
# 命令：celery worker -A celery_task -l info #（-A就是框架任务下面的包：比如：3定时任务文件夹下的包）
# windows系统：
# 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
from celery import Celery
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])
tasks.py
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 - m
add_task.py
from celery_task import tasks
# 添加立即执行任务
t1 = tasks.add.delay(10, 20)
t2 = tasks.low.delay(100, 50)
print(t1.id)
# 添加延迟任务
from datetime import datetime, timedelta
eta=datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10)
tasks.low.apply_async(args=(200, 50), eta=eta)
get_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')
高级使用
celery.py
# 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
from celery import Celery
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])
# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC(如果注释上面的上海时区配置，把下面的：项目临时时区时间 值改为True)
app.conf.enable_utc = False
# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
'low-task': {
'task': 'celery_task.tasks.low',
'schedule': timedelta(seconds=3),
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
'args': (300, 150),
}
}
在Terminal命令框中添加一个local（一个添加，一个执行）
启动任务命令：celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
添加任务命令：celery beat -A celery_task -l info
tasks.py
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 - m
get_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
celery.py
"""
celery框架django项目工作流程
1）加载django配置环境
2）创建Celery框架对象app，配置broker和backend，得到的app就是worker
3）给worker对应的app添加可处理的任务函数，用include配置给worker的app
4）完成提供的任务的定时配置app.conf.beat_schedule
5）启动celery服务，运行worker，执行任务
6）启动beat服务，运行beat，添加任务（添加相当于生产者，运行相当于消费者）
重点：由于采用了django的反射机制，使用celery.py所在的celery_task包必须放置项目的根目录下
"""
# 一、加载django配置环境
import os
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "luffyapi.settings.dev")
# 二、加载celery配置环境
from celery import Celery
# broker
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# backend
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
# worker
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
# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
'django-task': {
'task': 'celery_task.tasks.test_django_celery',
'schedule': timedelta(seconds=3),
'args': (),
}
}
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)