celery

I want to create database records with celery task. But for some reason object.save() method is not working with task.apply_async() (Apply tasks asynchronousy). Same record (Ticker) is saved in the database with a celery task while running it locally: get_all_tickers.apply() But is not saved with asynchronous mode: get_all_tickers.apply_async() In both cases INSERT statement is visible in the server log. models.py class Ticker(TimeStampedModel): ask = models.DecimalField(max_digits=18, decimal_places=8) bid = models.DecimalField(max_digits=18, decimal_places=8) pair = models.ForeignKey(Pair)

celery工作原理 celery官方文档： https://docs.celeryproject.org/en/latest/ 安装：pip install celery windows下还需安装eventlet来做任务调度：pip install eventlet 启动redis，已将redis密码设为为123456 简单示例 import timefrom celery import Celerycelery = Celery('tasks', broker='redis://:123456@192.168.223.128:6379/0', backend='redis://:123456@192.168.223.128:6379/0')@celery.taskdef send_email(): print('邮件开始发送...') time.sleep(2) print('邮件发送结束...') 执行命令监控命令：celery -A tasks.celery --pool=eventlet worker --loglevel=info 运行发邮件操作 实现异步发送邮件和短信验证码 flask推荐的使用celery的方法： https://flask.palletsprojects.com/en/1.0.x/patterns/celery/ config中配置信息

Celery Celery是一个功能完备即插即用的异步任务队列系统。它适用于异步处理问题，当发送邮件、或者文件上传, 图像处理等等一些比较耗时的操作，我们可将其异步执行，这样用户不需要等待很久，提高用户体验。 文档：http://docs.jinkan.org/docs/celery/getting-started/index.html Celery的特点是： 简单，易于使用和维护，有丰富的文档。 高效，单个celery进程每分钟可以处理数百万个任务。 灵活，celery中几乎每个部分都可以自定义扩展。 任务队列是一种跨线程、跨机器工作的一种机制. 任务队列中包含称作任务的工作单元。有专门的工作进程持续不断的监视任务队列，并从中获得新的任务并处理. celery通过消息进行通信，通常使用一个叫Broker(中间人)来协client(任务的发出者)和worker(任务的处理者). clients发出消息到队列中，broker将队列中的信息派发给worker来处理。 Celery 的架构 Celery的架构由三部分组成，消息队列（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。 一个celery系统可以包含很多的worker和broker Celery本身不提供消息队列功能

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 基本使用 celery.py # 1）创建app + 任务 # 2）启动celery(app)服务： # 非windows #

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(

I'm writing web application with Flask and SQLAlchemy. My program needs to process some stuff in the background and then mark this stuff as processed in the database. Using standard Flask/Celery example , I have something like this: from flask import Flask from celery import Celery def make_celery(app): celery = Celery(app.import_name, broker=app.config['CELERY_BROKER_URL']) celery.conf.update(app.config) TaskBase = celery.Task class ContextTask(TaskBase): abstract = True def __call__(self, *args, **kwargs): with app.app_context(): return TaskBase.__call__(self, *args, **kwargs) celery.Task =