一、Celery介紹和基本使用
Celery 是一個 基於python開發的分布式異步消息任務隊列，通過它可以輕松的實現任務的異步處理， 如果你的業務場景中需要用到異步任務，就可以考慮使用celery， 舉幾個實例場景中可用的例子:
- 你想對100台機器執行一條批量命令，可能會花很長時間 ，但你不想讓你的程序等着結果返回，而是給你返回 一個任務ID,你過一段時間只需要拿着這個任務id就可以拿到任務執行結果， 在任務執行ing進行時，你可以繼續做其它的事情。
- 你想做一個定時任務，比如每天檢測一下你們所有客戶的資料，如果發現今天 是客戶的生日，就給他發個短信祝福
Celery 在執行任務時需要通過一個消息中間件來接收和發送任務消息，以及存儲任務結果， 一般使用rabbitMQ or Redis,后面會講
1.1 Celery有以下優點：
- 簡單：一單熟悉了celery的工作流程后，配置和使用還是比較簡單的
- 高可用：當任務執行失敗或執行過程中發生連接中斷，celery 會自動嘗試重新執行任務
- 快速：一個單進程的celery每分鍾可處理上百萬個任務
- 靈活： 幾乎celery的各個組件都可以被擴展及自定制
Celery基本工作流程圖
1.2 Celery安裝使用
Celery的默認broker是RabbitMQ, 我這里使用redis,僅需配置一行就可以
broker_url='amqp://guest:guest@localhost:5672//'
使用Redis做broker也可以
broker_url = 'redis://:password@localhost:6379'
注意：celery任務隊列執行使用的中間件和取結果的中間件是彼此分離的，在使用中都需要各自配置
1. 3 開始使用Celery啦
安裝celery模塊
pip3 install celery
創建一個celery application 用來定義你的任務列表
創建一個任務文件就叫tasks.py吧
from celery import Celery
#app是一個worker,負責執行任務，多個worker執行時，任務執行順序為搶占式，並不會按照類似於rabbitmq分配任務 app = Celery('tasks', broker='redis://:password@localhost', #執行任務中間件 backend='redis://:password@localhost') #保存結果中間件 @app.task def add(x,y): #這是worker可以執行的一個任務 print("running...",x,y) return x+y
啟動Celery Worker來開始監聽並執行任務
celery -A celery_test worker -l debug
打印結果如下：
上面顯示配置信息
下面紅線內為自定義任務：
調用任務
再打開一個終端， 進行命令行模式，調用任務
>>> from celery_test import add >>> add.delay(4, 4)
看你的worker終端會顯示收到 一個任務，此時你想看任務結果的話，需要在調用 任務時 賦值個變量
>>> result = add.delay(4, 4)
如果想查看任務是否完成，可調用下面命令，返回布爾值
>>> result.ready()
想拿到任務執行結果，調用下面命令（注意：想拿到結果首先得配置接收任務的中間件，否則會報錯）
result.get()
二、在項目中如何使用celery
可以把celery配置成一個應用
目錄格式如下
proj/__init__.py
/celery.py #配置信息
/tasks.py #任務
配置結果如下：
編輯proj/celery.py文件:
from __future__ import absolute_import, unicode_literals #聲明celery從python包絕對路徑里導入celery包
from celery import Celery
app = Celery('proj',
broker='amqp://',
backend='amqp://',
include=['proj.tasks']) #任務文件路徑列表,可添加多個任務
# Optional configuration, see the application user guide.
app.conf.update(
result_expires=3600, #任務結果保存時間
)
if __name__ == '__main__':
app.start()
編輯proj/tasks.py中的內容
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from .celery import app #導入同級目錄下celery文件中的app
@app.task
def add(x, y):
return x + y
@app.task
def mul(x, y):
return x * y
@app.task
def xsum(numbers):
return sum(numbers)
cd到proj文件夾上一級啟動worker ，命令如下
celery -A proj worker -l debug
執行結果：
同時啟動多個worker:
停止某個worker:(stopwait是等待當前任務完成停止，stop是立即停止)
三：celery+django項目
django 可以輕松跟celery結合實現異步任務，只需簡單配置即可
第一步：在settings.py同級目錄下，創建celery.py文件
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery
# set the default Django settings module for the 'celery' program.
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'PERCRM.settings') #根據具體項目配置
app = Celery('PERCRM')
# Using a string here means the worker don't have to serialize
# the configuration object to child processes.
# - namespace='CELERY' means all celery-related configuration keys
# should have a `CELERY_` prefix.
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
# Load task modules from all registered Django app configs.
app.autodiscover_tasks() #自動發現各個app里面創建的celery任務，可以創建多個任務
@app.task(bind=True) def debug_task(self): print('Request: {0!r}'.format(self.request))
第二步：配置settings.py同級目錄下的__init__.py文件
from __future__ import absolute_import, unicode_literals # This will make sure the app is always imported when # Django starts so that shared_task will use this app. from .celery import app as celery_app __all__ = ['celery_app']
第三步：配置settings.py文件
CELERY_BROKER_URL = 'redis://:123456@192.168.2.107' CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://:123456@192.168.2.107'
第四步：創建任務文件，在APP下創建tasks.py文件
任務內容格式如下：
# Create your tasks here
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from celery import shared_task #可以跟其他APP共享任務
@shared_task
def add(x, y):
return x + y
@shared_task
def mul(x, y):
return x * y
@shared_task
def xsum(numbers):
return sum(numbers)
此時，基本的配置就完了，加上一條對應的視圖，整個項目就可以結合celery運行了
urls.py:
views.py
from students.tasks import add,mul
def celery_test(request):
task = add.delay(123,456)
return HttpResponse(task.id)
現在我們啟動項目：
進到項目里面啟動celery
此時在瀏覽器訪問http://192.168.2.107:8866/celery_test/
結果如下，返回了celery任務id，一個簡單的celery與django結合的項目就完成了
再查看服務端celery
四、Celery 定時任務
celery支持定時任務，設定好任務的執行時間，celery就會定時自動幫你執行， 這個定時任務模塊叫celery beat
寫一個腳本 叫periodic_task.py
from celery import Celery
from celery.schedules import crontab
app = Celery()
@app.on_after_configure.connect #裝飾器作用：只要腳本一啟動便立刻自動執行被裝飾的函數
def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):
# Calls test('hello') every 10 seconds.
sender.add_periodic_task(10.0, test.s('hello'), name='add every 10') #每隔十秒鍾，執行test函數，傳入參數‘hello’,
# Calls test('world') every 30 seconds
sender.add_periodic_task(30.0, test.s('world'), expires=10) #expires任務結果保存十秒鍾
# Executes every Monday morning at 7:30 a.m.
sender.add_periodic_task(
crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),
test.s('Happy Mondays!'), #每周一早上十點半執行test函數
)
@app.task
def test(arg):
print(arg)
add_periodic_task 會添加一條定時任務
上面是通過調用函數添加定時任務，也可以像寫配置文件 一樣的形式添加， 下面是每30s執行的任務
app.conf.beat_schedule = {
'add-every-30-seconds': {
'task': 'tasks.add',
'schedule': 30.0,
'args': (16, 16)
},
}
app.conf.timezone = 'UTC'
任務添加好了，需要讓celery單獨啟動一個進程來定時發起這些任務， 注意， 這里是發起任務，不是執行，這個進程只會不斷的去檢查你的任務計划， 每發現有任務需要執行了，就發起一個任務調用消息，交給celery worker去執行
啟動任務調度器 celery beat，（注意：需寫上具體的任務名）
輸出：
worker打印輸出：
五、在django中使用計划任務功能
第一步：安裝模塊
pip3 install django-celery-beat
第二步：在django項目的settings.py中INSTALLED_APPS的配置
第三步：配置完之后，需要同步數據庫，執行migrate與makemigrations命令
以上操作完成之后，啟動django項目，訪問http://192.168.2.107:8866/admin/
在admin頁面我們會看到底部多了一個三張表出來
配置完長這樣
此時啟動你的celery beat 和worker，會發現每隔2分鍾，beat會發起一個任務消息讓worker執行scp_task任務
注意，經測試，每添加或修改一個任務，celery beat都需要重啟一次，要不然新的配置不會被celery beat進程讀到