在windows環境利用celery實現簡單的任務隊列

本文轉載自查看原文 2018-06-02 16:25 3138 自己寫的

測試使用環境：

　　1、Python==3.6.1

　　2、MongoDB==3.6.2

　　3、celery==4.1.1

　　4、eventlet==0.23.0

Celery分為3個部分

（1）worker部分負責任務的處理，即工作進程（我的理解工作進程就是你寫的python代碼，當然還包括python調用系統工具功能）

（2）broker部分負責任務消息的分發以及任務結果的存儲，這部分任務主要由中間數據存儲系統完成，比如消息隊列服務器RabbitMQ、redis、

Amazon SQS、MongoDB、IronMQ等或者關系型數據庫，使用關系型數據庫依賴sqlalchemy或者django的ORM

（3）Celery主類，進行任務最開始的指派與執行控制，他可以是單獨的python腳本，也可以和其他程序結合，應用到django或者flask等web框架里面以及你能想到的任何應用

上代碼

　　這里將celery封裝成一個Python包，結構如下圖

celery.py

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding: utf-8 -*-
 3 
 4 """
 5 Celery主類
 6 啟動文件名必須為celery.py！！！
 7 """
 8 
 9 from __future__ import absolute_import  # 為兼容Python版本
10 from celery import Celery, platforms
11 
12 platforms.C_FORCE_ROOT = True  # linux環境下，用於開啟root也可以啟動celery服務，默認是不允許root啟動celery的
13 app = Celery(
14     main='celery_tasks',  # celery啟動包名稱
15     # broker='redis://localhost',
16     # backend='redis://localhost',
17     include=['celery_tasks.tasks', ]  # celery所有任務
18 )
19 app.config_from_object('celery_tasks.config')  # celery使用文件配置
20 
21 if __name__ == '__main__':
22     app.start()

config.py

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding: utf-8 -*-
 3 from __future__ import absolute_import
 4 
 5 CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'
 6 # CELERY_RESULT_BACKEND='redis://localhost:6379/1'
 7 # BROKER_URL='redis://localhost:6379/2'
 8 BROKER_BACKEND = 'mongodb'  # mongodb作為任務隊列（或者說是緩存）
 9 BROKER_URL = 'mongodb://localhost:27017/for_celery'  # 隊列地址
10 CELERY_RESULT_BACKEND = 'mongodb://localhost:27017/for_celery'  # 消息結果存儲地址
11 CELERY_MONGODB_BACKEND_SETTINGS = {  # 消息結果存儲配置
12     'host': 'localhost',
13     'port': 27017,
14     'database': 'for_celery',
15     # 'user':'root',
16     # 'password':'root1234',
17     'taskmeta_collection': 'task_meta',  # 任務結果的存放collection
18 }
19 CELERY_ROUTES = {  # 配置任務的先后順序
20     'celery_task.tasks.add': {'queue': 'for_add', 'router_key': 'for_add'},
21     'celery_task.tasks.subtract': {'queue': 'for_subtract', 'router_key': 'for_subtract'}
22 }

tasks.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
worker部分
"""

from __future__ import absolute_import
from celery import Celery, group
from .celery import app
from time import sleep


@app.task
def add(x, y):
    sleep(5)
    return x + y


@app.task
def substract(x, y):
    sleep(5)
    return x - y

接下來演示，演示之前先把config中mongdb的用到的database和collection配置好，並啟動mongodb服務

首先啟動consumer

注意啟動目錄為celery_tasks同一級，啟動命令為

celery -A celery_tasks worker --loglevel=info -P eventlet

參數解釋，命令中-A參數表示的是Celery APP的名稱celery_tasks，這個實例中指的就是tasks.py,后面的tasks就是APP的名稱，worker是一個執行任務角色，后面的loglevel=info記錄日志類型默認是info,這個命令啟動了一個worker,用來執行程序中add這個加法任務（task），-P eventlet是防止在windows環境下出現

[2018-06-02 15:08:15,550: ERROR/MainProcess] Task handler raised error: ValueError('not enough values to unpack (expected 3, got 0)',)

Traceback (most recent call last):

File "d:\programmingsoftware\python35\lib\site-packages\billiard\pool.py", line 358, in workloop result = (True, prepare_result(fun(*args, **kwargs)))

File "d:\programmingsoftware\python35\lib\site-packages\celery\app\trace.py", line 525, in _fast_trace_task tasks, accept, hostname = _loc

ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)

若啟動成功，結果如下