Celery 是一个广泛应用于网络应用程序的任务处理系统。
它可以在以下情况下使用:
在请求响应周期中做网络调用。服务器应当立即响应任何网络请求。如果在请求响应周期内需要进行网络调用，则应在周期外完成调用。例如当用户在网站上注册时，需要发送激活邮件。发送邮件是一种网络调用，耗时2到3秒。 用户应该无需等待这2到3秒。因此，发送激活邮件应当在请求响应周期外完成，celery 就能实现这一点。
将一个由几个独立部分组成的大任务分成多个小任务。假设你想知道脸书用户的时间流。脸书提供不同的端点来获取不同的数据。譬如，一个端点用以获取用户时间流中的图片，一个端点获取用户时间流中的博文，一个端点得到用户的点赞信息等。如果你的函数需要和脸书的5个端点依此通信，每个网络调用平均耗时2秒，你将需要10秒完成一次函数执行。但是，你可以把这项工作分为5个独立的任务（你很快就会发现这很容易做到），并让 celery 来处理这些任务。Celery 可以并行地与这5个端点通信，在2秒之内就能得到所有端点的响应。
简单的 celery 例子
假设我们有一个函数，并传给它一个网址列表。该函数需要获取这些网址的响应。
没有使用 celery
创建文件celery_blog.py：
import requests
import time
def func(urls):
start = time.time()
for url in urls:
resp = requests.get(url)
print resp.status_code
print "It took", time.time() - start, "seconds"
if __name__ == "__main__":
func(["http://oneapm.com", "http://jd.com", "https://taobao.com", "http://baidu.com", "http://news.oneapm.com"])
运行：
python celery_blog.py
输出：
使用 celery
调用 celery 的程序中最重要的组成部分为 celery worker。
在 web 应用程序注册的例子中，celery worker 用于发送邮件。
在脸书的例子中， celery worker 用于获取不同的网址。
在我们的 celery_blog.py 例子中， celery worker 用于获取 URL。
celery worker 和你的应用程序/脚本是不同的进程，彼此独立运行。所以你的应用程序/脚本和 celery 需要一些方法来相互沟通。
应用程序代码需要把任务放在 celery worker 可以取出并执行的位置。譬如，应用程序代码将任务放在消息队列中，celery worker 从消息队列领取任务并执行任务。我们将使用 Redis 作为消息队列。
请确认你已安装 Redis，并可以运行redis-server。
请确认你已安装 celery。
修改文件 celery_blog.py，如下：
from celery import Celery
app = Celery('celery_blog',bloker='redis://localhost:6379/1')
@app.task
def fetch_url(url):
resp = requests.get(url)
print resp.status_code
def func(urls):
for url in urls:
fetch_url.delay(url)
if __name__ == "__main__":
func(["http://oneapm.com", "http://jd.com", "https://taobao.com", "http://baidu.com", "http://news.oneapm.com"])
代码解释：我们需要一个 celery 实例来启动程序，因此创建了一个名为 app 的 celery 实例。
在3个终端中启动：
第一个终端，运行 redis-server
第二个终端，运行 celery worker -A celery_blog -l info -c 5 ，通过输出可以看到 celery 成功运行。
第三个终端，运行脚本 python celery_blog.py
可以看到第二个终端输出如下：
将 celery 代码和配置保存在不同文件中
上面的例子中，我们只写了一个 celery 任务。但您的项目可能涉及多个模块，您可能希望在不同的模块中有不同的任务。所以让我们将 celery 配置移到单独的文件中。
创建 celery_config.py
from celery import Celery
app = Celery('celery_config', broker='redis://localhost:6379/0', include=['celery_blog'])
修改 celery_blog.py 代码如下：
import requests
from celery_config import app
@app.task
def fetch_url(url):
resp = requests.get(url)
print resp.status_code
def func(urls):
for url in urls:
fetch_url.delay(url)
if __name__ == "__main__":
func(["http://oneapm.com", "http://jd.com", "https://taobao.com", "http://baidu.com", "http://news.oneapm.com"])
停掉之前的 celery worker ，运行：
celery worker -A celery_config -l info -c 5
打开 ipython ，运行如下命令：
In [1]: from celery_blog import func
In [2]: func(["http://oneapm.com", "http://jd.com", "https://taobao.com", "http://baidu.com", "http://news.oneapm.com"])
输出如下：
在不同文件中添加新的任务
您可以添加新的模块，并在该模块中定义一个任务。用以下内容创建一个模块 celery_add.py：
from celery_config import app
@app.task
def add(a, b):
return a + b
改变 celery_config.py 包含新的模块 celery_add.py，如下：
from celery import Celery
app = Celery('celery_config', broker='redis://localhost:6379/0', include=['celery_blog', 'celery_add'])
在 ipython 输入：
In [1]: from celery_add import add
In [2]: add.delay(4, 5)
输出如下：
在不同的机器上分开使用 Redis 和 celery
到目前为止，我们的脚本、celery worker 和 Redis 都运行在同一机器中。其实并无这种必要，这三者可以运行在不同机器上。
celery 任务涉及到网络请求，因此，在网络优化的机器上使用 celery worker 能提高任务运行速度。Redis 是一种内存数据库，在内存优化的机器上运行效率更高。
在这个例子中，我将在本地系统运行脚本和 celery worker，在分开的服务器上运行 Redis。
修改 celery_config.py 为：
app = Celery('celery_config', broker='redis://192.168.118.148:6379/0', include=['celery_blog'])
现在我运行任何任务，脚本都将把他放在 Redis 运行的服务器（192.168.118.148）上面。
celery worker 也与 192.168.118.148 沟通,在这个 Redis 服务器上得到任务并执行它。
注意:您必须使用正在运行 redis-server 的服务器地址。我的服务器已停止Redis,所以你将无法连接到 Redis。