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  • 面试必问的celery,你了解多少?

    来源商业新知网,原标题:十面九问的逆天异步神器-celery,你了解多少?

    celery是什么,有什么用?

    对于celery,各种文档解释一堆,可以自己看下,根据日常互动,公众号用户小白居多,官方用到的很多名词可能你理解起来不是那么容易,我这里就不照本宣科了,就以我这边的理解简单以下方图示解释下,如果有误,欢迎指正:

    首先理解一个概念: 阻塞

    理解阻塞,先从耗时操作讲起,常见的场景比如用户输入、等待(sleep)这些都属于,具体到实际项目中比如说发邮件、发短信、机器/深度学习训练模型、自动化测试中的各种操作流程等待都会产生耗时,耗时操作通常我们也会称之为阻塞,意思就是程序一行一行代码执行,你这些耗时操作没执行完毕,后面的代码就不会执行,阻塞了后面的代码执行

    理解了阻塞以后,就很容易引出一个问题?我如果想提高程序执行效率不让程序阻塞,那该怎么办?有没有一种方式,能在程序阻塞的时候,不影响我后面代码的执行?

    一般来说,我们可以用线程、进程、协程,都是可以实现的,只不过在实际项目中,有成熟开源并且广泛应用的的东西,我们会用框架,而不去手写多线程、进程、协程,也不是说这些不用去学,这是编程的基本知识,也是必须掌握的,很能体现编程基本功底

    celery基本原理:

    1、客户端也就是python(django/flask等)发布任务

    2、发布的任务存到任务队列里面,可以以redis、rabbitMQ、MessageQueue、MySQL存储,一般在django/flask程序里redis居多

    3、任务处理者会不断从任务队列里面获取任务执行

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    1、安装django/celery库

    django==2.0.6

    celery==3.1.26

    django-celery==3.3.0

    redis==2.10.6

    都用pip安装,我这边这几个版本测试没问题,版本有些时候不兼容,如果报错,网上找下解决

    2、redis数据库安装

    redis安装:http://www.python88.cn/book/redis10/

    注意以下几点:

    1、redis.conf改bind127.0.0.1为bind 真实ip,这样可以远程访问

    2、如果是阿里云服务器,需要在控制台将6379端口开放

    3、redis启动服务端:redis-server,启动客户端:redis-cli

    3、演示代码demo

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    整体流程是在前面页面点击表格里面的执行,会用selenium打开浏览器,执行耗时操作,相当于每个执行都是一个单独耗时任务

    4、demo前端代码:

    给按钮绑定run_case2方法,获取当前表格行号(映射要用selenium打开的网站链接),作为参数传到后端

    function run_case2(obj){
        row_tr = obj.parentNode.parentNode.rowIndex;//获取当前行数
        console.log(row_tr);
        param = {"url":row_tr};
        $.post('/web/yzm/', param, function (data) {
        console.log(data.result)
        })
    }

    5、demo后端代码:(阻塞写法)

    看下面代码,前端传的行号,我这只是为了测试传参数,随便构造的,分别跟3个网址进行映射,对于下面的这种写法,就是典型的阻塞线程,webdriver在执行的时候,只有当把quit()关闭浏览器执行完毕时候,才会return返回结果并在控制台打印success,如下图演示,我点击的是第三个执行按钮

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    from selenium import webdriver
    import time
    @csrf_exempt
    @login_required
    def yzm(request):
      url_num = request.POST.get("url")
      if int(url_num)==1:
        url_str = "https://www.baidu.com"
       elif int(url_num==2:
        url_str = "http://www.python66.cn"
       elif int(url_num)==3:
        url_str = "http://www.python88.cn"
       print(url_num,url_str)

      # 下面webdriver打开网站,并休眠5秒钟都是耗时任务
       driver = webdriver.Chrome(executable_path="C:chromedriver_win32chromedriver.exe")
       driver.get(url_str)
       time.sleep(5)
       driver.quit()

       # 耗时任务执行完毕开始return
       return JsonResponse({"result": "success"})

    6、demo后端代码:(celery异步)

    异步: 名字虽然为异步,你可以理解为同步,就是一边做耗时操作,一般执行后面代码,两者同时执行

    文件目录,我在项目目录下面建立了celery_task包,创建tasks.py文件

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    1、创建app,代表一个celery对象,broker代表队列,用的redis 0号数据库

    2、然后将上一步我们selenium打开浏览器的方法封装成open_url方法

    3、@app.task代表定义任务,指明这个open_url方法是一个任务,可以在视图里面调用发布

    from celery import Celery
    from selenium import webdriver
    import time

    # 创建celery的应用
    app = Celery("celery_task", broker="redis://47.101.203.45:6379/0")

    @app.task
    def open_url(url):
        driver = webdriver.Chrome(executable_path="C:chromedriver_win32chromedriver.exe")
        driver.get(url)
        time.sleep(5)
        driver.quit()

    views.py视图里面这样写

    1、from celery_task.tasks import  open_url为导入任务

    2、open_url.delay(url_str)为发布任务,其中delay里面可以传参数,你前端传过来的参数views.py视图函数接收,可以再传到celery任务中去

    效果图如下:当点击执行时候,return的success很快就返回并打印了,跟我操控浏览器的过程没一点牵涉,无需等待selenium,这样就实现了非阻塞异步,完美解决了耗时问题

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    from celery_task.tasks import open_url
    @csrf_exempt
    @login_required
    def yzm2(request):
     url_num = request.POST.get("url")
        if int(url_num)==1:
     url_str = "https://www.baidu.com"
        elif int(url_num)==2:
     url_str = "http://www.python66.cn"
     elif int(url_num)==3:
        url_str = "http://www.python88.cn"
     print(url_num,url_str)

     open_url.delay(url_str)
    return JsonResponse({"result":"success"})

    7、多个任务同时执行

    对于多个任务同时执行,我这里连续点击三个执行按钮,立马先打印了3个success,说明3个任务都被celery异步处理了,对于多任务的参数问题,上面也说了,我们在delay里面传入参数即可,传到定义任务的tasks.py文件里面的对于方法中去,本例中我演示的是传了一个url_str参数

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    8、启动程序

    打开两个终端,都切换到项目目录下面

    1、先启动celery:

    celery -A celery_task.tasks worker -l info

    2、再启动django:

    python manage.py runserver

    本文重要的是理解原理,celery的牛逼远不止于此,有兴趣可以看看在爬虫、机器学习、深度学习领域的使用,会对celery的使用场景有更清晰的认识

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