1.基本介紹

Celery 是由Python 編寫的簡單，靈活，可靠的用來處理大量信息的分布式系統(tǒng),它同時提供操作和維護分布式系統(tǒng)所需的工具。Celery 專注于實時任務(wù)處理，支持任務(wù)調(diào)度。

簡單的說，它就是一個分布式隊列的管理工具，用celery提供的接口快速實現(xiàn)并管理一個分布式的任務(wù)隊列。

有一點我們需要搞清楚，Celery 本身并不是任務(wù)隊列，它是一個分布式隊列的管理工具，Celery封裝好了操作常見任務(wù)隊列的各種操作，比如說從監(jiān)聽某個任務(wù)隊列并從該隊列中拿到數(shù)據(jù)進行消費。

2.使用場景

它可以讓任務(wù)的執(zhí)行完全脫離主程序，甚至可以被分配到其他主機上運行。我們通常使用它來實現(xiàn)異步任務(wù)(async task)和定時任務(wù)(crontab)。

• 異步任務(wù)： 將耗時操作任務(wù)提交給Celery去異步執(zhí)行，比如發(fā)送短信/郵件、消息推送、音視頻處理等等
• 定時任務(wù)： 定時執(zhí)行某件事情，比如每天數(shù)據(jù)統(tǒng)計

3.工作流程和組成部分

這里用一張圖片說明下：

Celery的架構(gòu)由三部分組成，消息中間件（message broker），任務(wù)執(zhí)行單元（worker）和任務(wù)執(zhí)行結(jié)果存儲（task result store）組成。

消息中間件：

Celery本身不提供消息服務(wù)，但是可以方便的和第三方提供的消息中間件集成。包括RabbitMQ, Redis等等，官方推薦用rabbitMQ，因為它持久穩(wěn)定。

任務(wù)執(zhí)行單元：

Worker是Celery提供的任務(wù)執(zhí)行的單元，worker并發(fā)的運行在分布式的系統(tǒng)節(jié)點中。

任務(wù)結(jié)果存儲：

Task result store用來存儲Worker執(zhí)行的任務(wù)的結(jié)果，Celery支持以不同方式存儲任務(wù)的結(jié)果，包括AMQP, redis等

另外， Celery還支持不同的并發(fā)和序列化的手段。

并發(fā)：Prefork, Eventlet, gevent, threads/single threaded

序列化：pickle, json, yaml, msgpack. zlib, bzip2 compression， Cryptographic message signing 等等 先安裝模塊

pip install celery
pip install redis

4.Celery執(zhí)行異步任務(wù)

4.1 基礎(chǔ)使用

這里項目結(jié)構(gòu)如下：

第一步：先創(chuàng)建celery相關(guān)配置配置celery_object.py

import celery

# 執(zhí)行如下命令: celery -A celery_object worker -l info

backend = "redis://127.0.0.1:6379/4"  # 設(shè)置redis的4號數(shù)據(jù)庫來存放結(jié)果
broker = "redis://127.0.0.1:6379/5"  # 設(shè)置redis的5號數(shù)據(jù)庫存放消息中間件
celery_app = celery.Celery(
    "celery_demo",
    backend=backend,
    broker=broker,
    include=[
        "celery_task",
    ],
)

celery_app.conf.task_serializer = "json"
celery_app.conf.result_serializer = "json"
celery_app.conf.accept_content = ["json"]

celery_app.conf.timezone = "Asia/Shanghai"  # 時區(qū)
celery_app.conf.enable_utc = False  # 是否使用UTC

參數(shù)說明：

• backend 就是異步任務(wù)執(zhí)行完成以后，結(jié)果存放的地方。
• broker 就是具體執(zhí)行任務(wù)的工作節(jié)點。
• celery.Celery()方法是實例化一個celery對象。

第二步：創(chuàng)建任務(wù)相關(guān)的文件celery_task.py

import time

from celery_object import celery_app

@celery_app.task
def send_email(name):
    print("向%s發(fā)送郵件..." % name)
    time.sleep(5)
    print("向%s發(fā)送郵件完成" % name)
    return f"成功拿到{name}發(fā)送的郵件!"

@celery_app.task
def send_msg(name):
    print("向%s發(fā)送短信..." % name)
    time.sleep(5)
    print("向%s發(fā)送短信完成" % name)
    return f"成功拿到{name}發(fā)送的短信!"

通過@celery_app.task這樣的裝飾器，成功的把對應(yīng)的函數(shù)變成對應(yīng)celery的異步worker函數(shù)。

緊接著我們在項目當(dāng)前所在的目錄執(zhí)行命令：

celery -A celery_object worker -l info

• -A 指的是application應(yīng)用對象
• worker 就是工作人（固定寫法）
• -l 指的是日志級別，這里是打印info級別的日志

之后就可以有下面的輸出顯示就代表celery啟動成功：

之后我們就可以向celery生產(chǎn)任務(wù)了，創(chuàng)建produce_result.py文件。

from celery_task import send_email, send_msg

if __name__ == "__main__":
    for i in range(10):
        result = send_email.delay(f"張三{i}")
        print(result.id)
        result2 = send_msg.delay(f"李四{i}")
        print(result2.id)

運行生產(chǎn)任務(wù)的程序，會看到如下的數(shù)據(jù)，這里打印的就是任務(wù)ID。

然后在終端可以看到下面的東西，就代表celery成功的拿到隊列中任務(wù) 并進行消費了。

然后打開我們的redis可以看到有對應(yīng)的數(shù)據(jù)記錄。

與此同時 我們還可以查看celery任務(wù)ID的狀態(tài)，check_result.py寫入如下：

from celery.result import AsyncResult
from celery_object import celery_app

async_result = AsyncResult(id="d1c722fa-4ebf-432e-967e-a462bdefeac4", app=celery_app)
print("任務(wù)狀態(tài):", async_result.status)
if async_result.successful():
    result = async_result.get()
    print(result)
    # result.forget() # 將結(jié)果刪除
elif async_result.failed():
    print("執(zhí)行失敗")
elif async_result.status == "PENDING":
    print("任務(wù)等待中被執(zhí)行")
elif async_result.status == "RETRY":
    print("任務(wù)異常后正在重試")
elif async_result.status == "STARTED":
    print("任務(wù)已經(jīng)開始被執(zhí)行")

運行結(jié)果：

任務(wù)狀態(tài): SUCCESS
成功拿到李四0發(fā)送的短信!

到此這篇關(guān)于python中celery的基本使用詳情的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python celery內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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