celery 分布式异步任务框架(celery简单使用、celery多任务结构、celery定时任务、celery计划任务、celery在Django项目中使用Python脚本调用Django环境)

一、celery简介：

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）。

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。

可以看到，Celery 主要包含以下几个模块：

• 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任务队列，而定时任务由 Celery Beat 进程周期性地将任务发往任务队列。

• 消息中间件 Broker

  Broker，即为任务调度队列，接收任务生产者发来的消息（即任务），将任务存入队列。Celery 本身不提供队列服务，官方推荐使用 RabbitMQ 和 Redis 等。

• 任务执行单元 Worker

  Worker 是执行任务的处理单元，它实时监控消息队列，获取队列中调度的任务，并执行它。

• 任务结果存储 Backend

  Backend 用于存储任务的执行结果，以供查询。同消息中间件一样，存储也可使用 RabbitMQ, redis 和 MongoDB 等。

 所以总结一下celery：它是一个处理大量消息的分布式系统，能异步任务、定时任务，使用场景一般用于耗时操作的多任务或者定时性的任务

二、celery安装与使用

pycharm安装：

pip3 install celery

 初步使用：（创建一个Python项目）

① 实例化一个celery对象，使用该对象.task装饰需要管理的任务函数：

# celery_task.py

from celery import Celery

"""
# 如果redis没有设置密码
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
"""
broker = 'redis://:12345@127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://:12345@127.0.0.1:6379/2'
# c1是实例化产生的celery的名字，因为会存在多个celery
app = Celery('c1', broker=broker, backend=backend)

# 需要使用一个装饰器，来管理该任务(函数)
@app.task
def add(x, y):
    import time
    time.sleep(1)
    return x + y

② 将装饰的任务函数条件到消息队列中，此时提交的任务函数并没有执行，只是提交到worker，它会返回一个标识任务的字符串

# submit.task.py

# 用于提交任务
from celery_task import add
# 提交任务到消息队列中，这里只是将任务提交，并没有执行

res = add. delay(3, 8)
print(res)
# 结果是标识任务的字符串(id号)
# 7811a028-428c-4dd5-9135-788e26e694a7

③ 使用命令启动worker去刚才提交的执行任务

linux: celery worker -A celery_task -l info   
windows下：celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

④ 查看结果，根据提交任务返回的字符串去查询

# check_res.py

from celery.result import AsyncResult
from celery_task import app

async = AsyncResult(id='bd600820-9366-4220-a679-3e435ae91e71', app=app)

if async.successful():
    result = async.get()
    print(result)

elif async.failed():
    print('执行失败')

elif async.status == 'PENDING':
    print('任务等待中')

elif async.status == 'RETRY':
    print('任务异常后重试')

elif async.status == 'STARTED':
    print('任务正在执行')

celery简单使用流程：

-celery的使用
    -pip3 install celery
    -写一个py文件：celery_task
        -1 指定broker（消息中间件），指定backend（结果存储）
        -2 实例化产生一个Celery对象 app=Celery('名字'，broker，backend)
        -3 加装饰器绑定任务，在函数（add）上加装饰器app.task
        -4 其他程序提交任务,先导入add，add.delay(参，参数)，会将该函数提交到消息中间件，但是并不会执行，有个返回值，直接print会打印出任务的id，以后用id去查询任务是否执行完成
        -5 启动worker去执行任务：
        linux: celery worker -A celery_task_s1 -l info   
        windows下：celery worker -A celery_task_s1 -l info -P eventlet
        -6 查看结果：根据id去查询
            async = AsyncResult(id="bd600820-9366-4220-a679-3e435ae91e71", app=app)
            if async.successful():
                #取出它return的值
                result = async.get()
                print(result)

celery的多任务

# celery的多任务结构
    -项目结构：
        pro_cel
            ├── celery_task# celery相关文件夹
            │   ├── celery.py   # celery连接和配置相关文件,必须叫这个名字
            │   └── tasks1.py    #  所有任务函数
            │   └── tasks2.py    #  所有任务函数
            ├── check_result.py # 检查结果
            └── send_task.py    # 触发任务
    -启动worker，celery_task是包的名字
        celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

 按照多任务文件结构创建文件：

注意celery.py这个文件的文件名是固定的，不能改，task_1和task_2可以自己定义，他俩代表自定义的任务分类，还可以再创建task_3。。。等其它名字的任务文件，send_task.py是提交任务到worker，check_result.py是查看结果的

# celery.py

from celery import Celery
broker = 'redis://:12345@127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://:12345@127.0.0.1:6379/2'
# c1是实例化产生的celery的名字，因为会存在多个celery
app = Celery('c1', broker=broker, backend=backend,
             # 包含一些2个任务文件，去相应的py文件找任务，对多个任务进行分类
             include=[
                 'celery_task.task_1',
                 'celery_task.task_2',
             ])


# celery提供一些配置，具体可查看官方文档
# app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'

在send_task.py种右键运行，提交任务到worker(这里打印了提交的2个任务的id)

# task_1.py
from celery_task.celery import app

@app.task
def add1(x, y):
    import time
    time.sleep(0.5)
    return x + y

# task_2.py
from celery_task.celery import app

@app.task
def add2(x, y):
    import time
    time.sleep(1)
    return x * y

# send_task.py
from celery_task.task_1 import add1
from celery_task.task_2 import add2


res1 = add1.delay(3, 8)
print(res1)   # 16e847f3-fc14-4391-89e2-e2b3546872cf

res2 = add2.delay(4, 9)
print(res2)   # 858c0ae5-8516-4473-8be5-7501fb856ff4

启动worker，celery_task是包的名字
celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

然后将打印的2个id在check_result.py中进行查询结果

# check_reslut.py
from celery.result import AsyncResult
from celery_task.celery import app

for i in ['16e847f3-fc14-4391-89e2-e2b3546872cf', '858c0ae5-8516-4473-8be5-7501fb856ff4']:
    async = AsyncResult(id=i, app=app)    
    if async.successful():
        result = async.get()
        print(result)
    
    elif async.failed():
        print('执行失败')
    
    elif async.status == 'PENDING':
        print('任务等待中')
    
    elif async.status == 'RETRY':
        print('任务异常后重试')
    
    elif async.status == 'STARTED':
        print('任务正在执行')

 

celery的定时任务

方式一：执行时间在年月日时分秒

在提交任务的地方修改：

# send_task.py

from celery_task.task_1 import add1
from celery_task.task_2 import add2
# 执行定时任务，3s以后执行add1、add2任务
from datetime import datetime
# 设置任务执行时间2019年7月12日21点45分12秒
v1 = datetime(2019, 7, 12, 21, 48, 12)
print(v1)  # 2019-07-12 21:45:12
# 将v1时间转成utc时间
v2 = datetime.utcfromtimestamp(v1.timestamp())
print(v2)  # 2019-07-12 13:45:12
# 取出要执行任务的时间对象，调用apply_async方法，args是任务函数传的参数，eta是执行的时间
result1 = add1.apply_async(args=[3, 8], eta=v2)
result2 = add2.apply_async(args=[4, 9], eta=v2)
print(result1.id)
print(result2.id)

方式二：通过延迟执行的时间算出执行的具体utc时间，与方式一基本相同

在提交任务的地方修改：

# send_task.py

# 方式二：实际上和方法一类似，多了一个延迟时间，也就是用现在时间和推迟执行的时间计算出任务执行的最终utc时间
# 然后也是调用apply_async方法。
from datetime import datetime
ctime = datetime.now()
# 默认使用utc时间
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
from datetime import timedelta
# 使用timedelta模块，拿到10秒后的时间对象，这里参数可以传秒、毫秒、微秒、分、小时、周、天
time_delay = timedelta(seconds=10)
# 得到任务运行时间：
task_time = utc_ctime + time_delay
result1 = add1.apply_async(args=[3, 8], eta=task_time)
result2 = add2.apply_async(args=[4, 9], eta=task_time)
print(result1.id)
print(result2.id)

celery的计划任务

计划任务需要在celery.py中添加代码，然后需要beat一下，才能将计划开启

# celery.py中

from celery import Celery
broker = 'redis://:12345@127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://:12345@127.0.0.1:6379/2'
# c1是实例化产生的celery的名字，因为会存在多个celery
app = Celery('c1', broker=broker, backend=backend,
             # 包含一些2个任务文件，去相应的py文件找任务，对多个任务进行分类
             include=[
                 'celery_task.task_1',
                 'celery_task.task_2',
                 'celery_task.task_3',
             ])


# celery提供一些配置，具体可查看官方文档
# app.conf.timezone = "Asia/Shanghai"
# app.conf.enable_utc = True


# 计划任务
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    'submit_every_2_seconds': {
        # 计划的任务执行函数
        'task': 'celery_task.task_1.add1',
        # 每个2秒执行一次
        'schedule': timedelta(seconds=2),
        # 传递的任务函数参数
        'args': (3, 9)
    },
    'submit_every_3_seconds': {
            # 计划的任务执行函数
            'task': 'celery_task.task_2.add2',
            # 每个3秒执行一次
            'schedule': timedelta(seconds=3),
            # 传递的任务函数参数
            'args': (4, 7)
    },
    'submit_in_fix_datetime': {
        'task': 'celery_task.task_3.add3',
        # 比如每年的7月13日10点53分执行
        # 注意：默认使用utc时间，当前的时间中的小时必须要-8个小时才会到点提交
        'schedule': crontab(minute=53, hour=2, day_of_month=13, month_of_year=7),
        
        '''
        # 如果不想-8，可以先设置时区，再按正常时间设置
        app.conf.timezone = "Asia/Shanghai"
        app.conf.enable_utc = True
        '''
        'args': ('Hello World',)
    }

}

# 上面写完后，需要起一个进程，启动计划任务
# celery beat -A celery_task -l info

# 启动worker：
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

 Django中使用celery

django-celery：由于djang-celery模块对版本的要求过于严格，而且容易出现很多bug，所以不建议使用

直接使用celery多任务结构的，将celery多任务结构的代码文件夹celery_task拷贝到Django项目中，然后在视图函数中进行任务提交、然后进行结构查看。(启动项目时候记得将worker启动起来，注意启动路径要跟你拷贝的celery_task文件同级)

注意：当我们在Django项目中使用celery，在celery的任务函数中不能直接调用django的环境(比如orm方法查询数据库)，需要添加代码调用Django环境

在Python脚本中调用Django环境

import os
# 加载Django环境，bbs是所在的Django项目名称
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", 'bbs.settings')
    # 引入Django模块
    import django
    # 初始化Django环境
    django.setup()
    # 从app当中导入models
    from app01 import models
    # 调用操作，拿到数据库中的所有Book数据对象
    books = models.Books.objects.all()