selery
什么是Clelery：
处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度
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：使用Redis
任务执行单元：由Celery提供
任务结果存储：使用Redis
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 enentlet
pip install celery
基本使用
基本使用
1.创建py文件：celery_app_task.py
import celery
import time
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
app = celery.Celery('test',backend=backend,broker=broker)
@app.task
def add(x, y):
time.sleep(1)
return x + y
2.创建py文件：add_task.py(添加任务)
from celery_app_task import add
result = add.delay(4, 5)
print(result.id)
3.终端cd到当前文件夹下执行：celery worker -A celery_app_task -l info -P eventlet
4.创建py文件：result.py(查看任务执行结果)
from celery.result import AsyncResult
from celery_app_task import app
async = AsyncResult(id="e919d97d-2938-4d0f-9265-fd8237dc2aa3", app=app)
if async.successful():
result = async.get()
print(result)
elif async.failed():
print('执行失败')
elif async.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')
执行 add_task.py，添加任务，并获取任务ID
执行 run.py ，或者执行命令：celery worker -A celery_app_task -l info
执行 result.py,检查任务状态并获取结果
多任务结构
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
│ └── tasks.py # 所有任务函数
│
├── check_result.py # 检查结果
└── send_task.py # 触发任务
1.celery.py
from celery import Celery
app = Celery('celery_demo',
broker='redis://127.0.0.1:6379/1',
backend='redis://127.0.0.1:6379/2',
include=['celery_task.tasks1', # 包含以下两个任务文件，去相应的py文件中找任务，对多个任务做分类
'celery_task.tasks2'
])
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai' # 时区
app.conf.enable_utc = False # 是否使用UTC
2.tasks.py
import time
from celery_task.celery import app
@app.task
def test_celery1(res):
time.sleep(5)
return "test_celery1任务结果:%s" % res
@app.task
def test_celery2(res):
time.sleep(5)
return "test_celery2任务结果:%s" % res
3.终端cd到当前文件夹下执行：celery worker -A celery_app_task -l info -P eventlet
4.send_task.py
from celery_task.tasks1 import test_celery1
from celery_task.tasks2 import test_celery2
result = test_celery1.delay()
print(result.id)
result = test_celery2.delay()
print(result.id)
5.check_result.py
from celery.result import AsyncResult
from celery_task.celery import app
async = AsyncResult(id="08eb2778-24e1-44e4-a54b-56990b3519ef", app=app)
if async.successful():
result = async.get()
print(result)
elif async.failed():
print('执行失败')
elif async.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')
Celery执行定时任务
add_task.py
from celery_app_task import add
from datetime import datetime
ctime = datetime.now()
# 默认用utc时间
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
from datetime import timedelta
time_delay = timedelta(seconds=10)
task_time = utc_ctime + time_delay
# 使用apply_async并设定时间
result = add.apply_async(args=[4, 3], eta=task_time)
print(result.id)
```
多任务结构中celery.py修改如下
from datetime import timedelta
from celery import Celery
from celery.schedules import crontab
cel = Celery('tasks', broker='redis://127.0.0.1:6379/1', backend='redis://127.0.0.1:6379/2', include=[
'celery_task.tasks1',
'celery_task.tasks2',
])
cel.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
cel.conf.enable_utc = False
cel.conf.beat_schedule = {
# 名字随意命名
'add-every-10-seconds': {
# 执行tasks1下的test_celery函数
'task': 'celery_task.tasks1.test_celery',
# 每隔2秒执行一次
# 'schedule': 1.0,
# 'schedule': crontab(minute="*/1"),
'schedule': timedelta(seconds=2),
# 传递参数
'args': ('test',)
},
# 'add-every-12-seconds': {
# 'task': 'celery_task.tasks1.test_celery',
# 每年4月11号，8点42分执行
# 'schedule': crontab(minute=42, hour=8, day_of_month=11, month_of_year=4),
# 'schedule': crontab(minute=42, hour=8, day_of_month=11, month_of_year=4),
# 'args': (16, 16)
# },
}
启动一个beat：celery beat -A celery_task -l info
启动work执行：celery worker -A celery_task -l info -P eventlet