celery

环境版本： windows7 x64 django 1.11.6 django-celery 3.2.2 工程结构说明： 待补充 1、新建django项目DjangoCelery 2、在...\DjangoCelery\DjangoCelery\DjangoCelery下新建celery配置文件celeryconfig.py： 待补充 3、在项目路径...\DjangoCelery\下新建app，命名为course 4、在...\DjangoCelery\course下新建tasks.py文件 待补充 来源：博客园 作者： 垄上行 链接：https://www.cnblogs.com/apple2016/p/11425307.html

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。 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 异步任务：将耗时操作任务提交给Celery去异步执行，比如发送短信/邮件、消息推送、音视频处理等等 定时任务：定时执行某件事情，比如每天数据统计 Celery的安装配置 pip install celery 消息中间件：RabbitMQ/Redis app=Celery(

一、Celery在windows下安装步骤 1、打开终端输入命令 pip install celery==3.1.25 2、查看完整可用命令选项 celery worker --help 3、创建一个celery application项目作为任务列表，打开pycharm应用，创建应用，然后创建后运行tasks.py文件，虽然运行不报错，其实它并没有启动woker。 4、启动Celery worker进行监听并执行任务，切换到终端 celery -A tasks worker --loglevel=info 打开终端后，切换到tasks.py文件所在目录，然后输入上面的命令 注意：若不切换到task.py文件，会报错找不到这个文件，下面是运行正确的结果 5、调度任务 再打开一个终端 ，切换到tasks.py文件当前目录，然后进行python环境，调用函数执行任务，如图所示： 第二个终端运行后，查看刚开始运行的第一个终端，如图： 注意 ：1、若你在windows下安装celery是4.0及以上版本，那么会出现问题 文章来源: https://blog.csdn.net/u012325060/article/details/79292243

下面以发送认证电子邮件为例： 我们在做网站后端程序开发时，会碰到这样的需求：用户需要在我们的网站填写注册信息，我们发给用户一封注册激活邮件到用户邮箱，如果由于各种原因，这封邮件发送所需时间较长，那么客户端将会等待很久，造成不好的用户体验。 关于Celery： Celery是基于Python开发的一个分布式任务队列框架，支持使用任务队列的方式在分布的机器/进程/线程上执行任务调度。 任务发出者 -----> 任务队列----->任务处理者 1、建立消息队列 首先，我们必须拥有一个broker消息队列用于发送和接受消息。Celery官网给出了多个broker的备选方案：RabbitMQ、Redis、Database（不推荐）以及其他的消息中间件。使用RabbitMQ作为我们的消息中间人。在Linux上安装的方式如下： sudo apt-get install rabbitmq-server 命令执行成功后，rabbitmq-server就已经安装好并运行在后台了。 另外也可以通过命令rabbitmq-server -detached来在后台启动rabbitmq server以及命令rabbitmqctl stop来停止server。 在settings.py import djcelery djcelery.setup_loader() BROKER_URL = 'redis:/

result = AsyncResult(id=_id, app=main.app).state File "E:\python2.7\lib\site-packages\celery\result.py", line 394, in state return self._get_task_meta()['status'] File "E:\python2.7\lib\site-packages\celery\result.py", line 339, in _get_task_meta return self._maybe_set_cache(self.backend.get_task_meta(self.id)) File "E:\python2.7\lib\site-packages\celery\backends\base.py", line 307, in get_task_meta meta = self._get_task_meta_for(task_id) File "E:\python2.7\lib\site-packages\celery\backends\base.py", line 521, in _get_task_meta_for return self.decode_result(meta) File "E:\python2.7\lib\site

I have a rather long running task that needs to be executed after inserting or updating an specific model. I decided to use post_save signal instead of overriding save method to reduce coupling. Since Django signals are not asynchronous I had to do the long running job as a Celery task (which we already have in our stack). A simplified version of my signal handling function is as follows: @receiver(post_save, sender=MyModel) def my_model_post_save(sender, instance, **kwargs): handle_save_task.apply_async(args=(instance.pk,)) Also, because the job is done asynchronously I passed the primary key

写好celery任务文件，使用celery -A app worker --loglevel=info启动时，报告如下错误： [2019-01-29 01:19:26,680: ERROR/MainProcess] consumer: Cannot connect to amqp://sunlight:**@127.0.0.1:5672/celery: [Errno 104] Connection reset by peer. Trying again in 4.00 seconds... 检查了很久，终于发现是celery配置的broker的url写错了， rabbitmqctl add_user sunlight sunlight123 rabbitmqctl add_vhost /celery app = Celery(__name__, broker="amqp://sunlight:sunlight123@localhost:5672/ celery ", backend="redis://localhost") 上门的标红处，显然是错误的，应该替换为如下： app = Celery(__name__, broker="amqp://sunlight:sunlight123@localhost:5672//celery", backend="redis:/

Some of the tasks in my code were taking longer and longer to execute. Upon inspection I noticed that although I have my worker node set to concurrency 6, and 6 processes exist to 'do work', but only 1 task is shown under 'running tasks'. Here is a little visual proof: Here are the worker options: And here is the task tab for that worker with only 1 running process: I have found that if I restart celery, the concurrency is once again respected and i will see >1 running task, but after some amount of time/tasks it reverts back to this behavior.. Any ideas for fixing this intermittent problem? I

作为一个Celery使用重度用户，看到 Celery Best Practices 这篇文章，不由得菊花一紧。干脆翻译出来，同时也会加入我们项目中celery的实战经验。 至于Celery为何物，看这里 Celery 。 通常在使用Django的时候，你可能需要执行一些长时间的后台任务，没准你可能需要使用一些能排序的任务队列，那么Celery将会是一个非常好的选择。 当把Celery作为一个任务队列用于很多项目中后，作者积累了一些最佳实践方式，譬如如何用合适的方式使用Celery，以及一些Celery提供的但是还未充分使用的特性。 1，不要使用数据库作为你的AMQP Broker 数据库并不是天生设计成能用于AMQP broker的，在生产环境下，它很有可能在某时候当机（PS，当掉这点我觉得任何系统都不能保证不当吧！！！）。 作者猜想为啥很多人使用数据库作为broker主要是因为他们已经有一个数据库用来给web app提供数据存储了，于是干脆直接拿来使用，设置成Celery的broker是很容易的，并且不需要再安装其他组件（譬如RabbitMQ）。 假设有如下场景：你有4个后端workers去获取并处理放入到数据库里面的任务，这意味着你有4个进程为了获取最新任务，需要频繁地去轮询数据库，没准每个worker同时还有多个自己的并发线程在干这事情。 某一天，你发现因为太多的任务产生

任务所在目录 ├―― celery_task # celery包 如果celery_task只是建了普通文件夹__init__可以没有,如果是包一定要有 │ ├―― __init__.py # 包文件 看情况要不要存在 │ ├―― celery.py # celery连接和配置相关文件，且名字必须交celery.py,其实也不是必须的不然你指令可能要修改 │ └―― tasks.py # 所有任务函数 celery.py from celery import Celery #创建一个Celery对象 broker = 'redis://127.0.0.1:6379/2' #任务放在用redis://ip:端口/第几个数据库 backend = 'redis://127.0.0.1:6379/3' #任务结果放在 include = ['celery_task.tasks',] #任务所在目录 app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=include) app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai' #配置时区 app.conf.enable_utc = False # 是否使用UTC from datetime import timedelta from celery.schedules