Django中使用Celery

一、前言

　　Celery是一個基於python開發的分布式任務隊列，如果不了解請閱讀筆者上一篇博文Celery入門與進階，而做python WEB開發最為流行的框架莫屬Django，但是Django的請求處理過程都是同步的無法實現異步任務，若要實現異步任務處理需要通過其他方式（前端的一般解決方案是ajax操作），而后台Celery就是不錯的選擇。倘若一個用戶在執行某些操作需要等待很久才返回，這大大降低了網站的吞吐量。下面將描述Django的請求處理大致流程（圖片來源於網絡）：

請求過程簡單說明：瀏覽器發起請求-->請求處理-->請求經過中間件-->路由映射-->視圖處理業務邏輯-->響應請求(template或response)

二、配置使用

　　celery很容易集成到Django框架中，當然如果想要實現定時任務的話還需要安裝django-celery-beta插件，后面會說明。需要注意的是Celery4.0只支持Django版本>=1.8的，如果是小於1.8版本需要使用Celery3.1。

配置

　　新建立項目taskproj,目錄結構（每個app下多了個tasks文件，用於定義任務）：

taskproj
├── app01
│   ├── __init__.py
│   ├── apps.py
│   ├── migrations
│   │   └── __init__.py
│   ├── models.py
│   ├── tasks.py
│   └── views.py
├── manage.py
├── taskproj
│   ├── __init__.py
│   ├── settings.py
│   ├── urls.py
│   └── wsgi.py
└── templates

在項目目錄taskproj/taskproj/目錄下新建celery.py:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery


os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'taskproj.settings')  # 設置django環境

app = Celery('taskproj')

app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY') #  使用CELERY_ 作為前綴，在settings中寫配置

app.autodiscover_tasks()  # 發現任務文件每個app下的task.py

taskproj/taskproj/__init__.py：

from __future__ import absolute_import, unicode_literals

from .celery import app as celery_app

__all__ = ['celery_app']

taskproj/taskproj/settings.py

CELERY_BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置，使用Redis作為消息中間件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，這里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 結果序列化方案

進入項目的taskproj目錄啟動worker：

celery worker -A taskproj -l debug

定義與觸發任務

　　任務定義在每個tasks文件中，app01／tasks.py：

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from celery import shared_task


@shared_task
def add(x, y):
    return x + y


@shared_task
def mul(x, y):
    return x * y

視圖中觸發任務

from django.http import JsonResponse
from app01 import tasks

# Create your views here.

def index(request,*args,**kwargs):
    res=tasks.add.delay(1,3)
    #任務邏輯
    return JsonResponse({'status':'successful','task_id':res.task_id})

訪問http://127.0.0.1:8000/index

 若想獲取任務結果，可以通過task_id使用AsyncResult獲取結果,還可以直接通過backend獲取：

 

擴展

　　除了redis、rabbitmq能做結果存儲外，還可以使用Django的orm作為結果存儲，當然需要安裝依賴插件，這樣的好處在於我們可以直接通過django的數據查看到任務狀態，同時為可以制定更多的操作，下面介紹如何使用orm作為結果存儲。

1.安裝

pip install django-celery-results

2.配置settings.py，注冊app

INSTALLED_APPS = (
    ...,
    'django_celery_results',
)

4.修改backend配置，將redis改為django-db

#CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，這里使用redis

CELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db'  #使用django orm 作為結果存儲

5.修改數據庫

python3 manage.py migrate django_celery_results

此時會看到數據庫會多創建：

 當然你有時候需要對task表進行操作，以下源碼的表結構定義：

class TaskResult(models.Model):
    """Task result/status."""

    task_id = models.CharField(_('task id'), max_length=255, unique=True)
    task_name = models.CharField(_('task name'), null=True, max_length=255)
    task_args = models.TextField(_('task arguments'), null=True)
    task_kwargs = models.TextField(_('task kwargs'), null=True)
    status = models.CharField(_('state'), max_length=50,
                              default=states.PENDING,
                              choices=TASK_STATE_CHOICES
                              )
    content_type = models.CharField(_('content type'), max_length=128)
    content_encoding = models.CharField(_('content encoding'), max_length=64)
    result = models.TextField(null=True, default=None, editable=False)
    date_done = models.DateTimeField(_('done at'), auto_now=True)
    traceback = models.TextField(_('traceback'), blank=True, null=True)
    hidden = models.BooleanField(editable=False, default=False, db_index=True)
    meta = models.TextField(null=True, default=None, editable=False)

    objects = managers.TaskResultManager()

    class Meta:
        """Table information."""

        ordering = ['-date_done']

        verbose_name = _('task result')
        verbose_name_plural = _('task results')

    def as_dict(self):
        return {
            'task_id': self.task_id,
            'task_name': self.task_name,
            'task_args': self.task_args,
            'task_kwargs': self.task_kwargs,
            'status': self.status,
            'result': self.result,
            'date_done': self.date_done,
            'traceback': self.traceback,
            'meta': self.meta,
        }

    def __str__(self):
        return '<Task: {0.task_id} ({0.status})>'.format(self)

 

三、Django中使用定時任務

　　如果想要在django中使用定時任務功能同樣是靠beat完成任務發送功能，當在Django中使用定時任務時，需要安裝django-celery-beat插件。以下將介紹使用過程。

安裝配置

1.beat插件安裝

pip3 install django-celery-beat

2.注冊APP

INSTALLED_APPS = [
    ....   
    'django_celery_beat',
]

3.數據庫變更

python3 manage.py migrate django_celery_beat

4.分別啟動woker和beta

celery -A proj beat -l info --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler  #啟動beta 調度器使用數據庫

celery worker -A taskproj -l info #啟動woker

5.配置admin

urls.py

# urls.py
from django.conf.urls import url
from django.contrib import admin
 
urlpatterns = [
    url(r'^admin/', admin.site.urls),
]

6.創建用戶

python3 manage.py createsuperuser 

7.登錄admin進行管理（地址http://127.0.0.1:8000/admin）並且還可以看到我們上次使用orm作為結果存儲的表。

http://127.0.0.1:8000/admin/login/?next=/admin/

 

 使用示例：

 

 

 

 

 

 

 查看結果：

 

二次開發

　　django-celery-beat插件本質上是對數據庫表變化檢查，一旦有數據庫表改變，調度器重新讀取任務進行調度，所以如果想自己定制的任務頁面，只需要操作beat插件的四張表就可以了。當然你還可以自己定義調度器，django-celery-beat插件已經內置了model，只需要進行導入便可進行orm操作，以下我用django reset api進行示例：

settings.py

INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    'django.contrib.sessions',
    'django.contrib.messages',
    'django.contrib.staticfiles',
    'app01.apps.App01Config',
    'django_celery_results',
    'django_celery_beat',
    'rest_framework',
]

urls.py

urlpatterns = [
    url(r'^admin/', admin.site.urls),
    url(r'^index$', views.index),
    url(r'^res$', views.get_res),
    url(r'^tasks$', views.TaskView.as_view({'get':'list'})),
]

views.py

from django_celery_beat.models import PeriodicTask  #倒入插件model
from rest_framework import serializers
from rest_framework import pagination
from rest_framework.viewsets import ModelViewSet
class Userserializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = PeriodicTask
        fields = '__all__'

class Mypagination(pagination.PageNumberPagination):
    """自定義分頁"""
    page_size=2
    page_query_param = 'p'
    page_size_query_param='size'
    max_page_size=4

class TaskView(ModelViewSet):
    queryset = PeriodicTask.objects.all()
    serializer_class = Userserializer
    permission_classes = []
    pagination_class = Mypagination

訪問http://127.0.0.1:8000/tasks如下：