什么是Celery？

Celery是一個開源的分布式任務(wù)隊列，主要用于處理大規(guī)模任務(wù)的分布式調(diào)度。它能夠簡化異步任務(wù)處理、定時任務(wù)調(diào)度和任務(wù)結(jié)果的處理，通常用于處理網(wǎng)絡(luò)請求、數(shù)據(jù)處理、定時任務(wù)等等。

安裝Celery

在使用Celery之前，需要先安裝它。

使用pip安裝Celery：

pip install celery

基本概念

任務(wù)（Tasks）

在Celery中，任務(wù)是指要執(zhí)行的工作單元。它可以是任何Python函數(shù)，用于執(zhí)行特定的操作。

任務(wù)隊列（Broker）

任務(wù)隊列是一個消息中間件，用于在應(yīng)用程序中傳遞任務(wù)消息。常用的消息中間件有RabbitMQ、Redis等。

工作者（Worker）

工作者是Celery的執(zhí)行者，負責(zé)從任務(wù)隊列中獲取任務(wù)并執(zhí)行它們。

結(jié)果存儲（Result Backend）

任務(wù)執(zhí)行后的結(jié)果可以被存儲在指定的后端，比如數(shù)據(jù)庫或緩存中，以供后續(xù)檢索和處理。

使用Celery

創(chuàng)建任務(wù)

首先，定義一個簡單的Celery任務(wù)：

from celery import Celery
# 實例化Celery
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0')
# 定義任務(wù)
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

啟動工作者

在另一個終端中啟動Celery工作者：

celery -A tasks worker --loglevel=info

調(diào)用任務(wù)

現(xiàn)在，可以調(diào)用之前定義的任務(wù)：

from tasks import add

result = add.delay(4, 4)

獲取任務(wù)結(jié)果

可以通過 result.get() 獲取任務(wù)執(zhí)行的結(jié)果：

print(result.get())

進階用法

異步任務(wù)鏈

Celery允許構(gòu)建任務(wù)鏈，將多個任務(wù)鏈接在一起執(zhí)行：

from celery import chain

result = chain(add.s(4, 4), add.s(2)).delay()
print(result.get())

定時任務(wù)

使用Celery可以輕松創(chuàng)建定時任務(wù)：

from celery.schedules import crontab

app.conf.beat_schedule = {
    'add-every-30-seconds': {
        'task': 'tasks.add',
        'schedule': 30.0,
        'args': (16, 16)
    },
}

總結(jié)

Celery是Python中一個備受歡迎的分布式任務(wù)隊列，用于管理異步任務(wù)處理和定時任務(wù)調(diào)度。通過Celery，用戶能輕松地定義任務(wù)、配置任務(wù)隊列、啟動執(zhí)行者（worker）并處理任務(wù)結(jié)果。其基本概念涵蓋任務(wù)（Tasks）、任務(wù)隊列（Broker）、工作者（Worker）、結(jié)果存儲（Result Backend）。使用Celery的過程包括創(chuàng)建任務(wù)并定義執(zhí)行邏輯，啟動工作者來執(zhí)行這些任務(wù)，以及獲取任務(wù)執(zhí)行結(jié)果。

在實際使用中，Celery支持強大的功能，如異步任務(wù)鏈、定時任務(wù)調(diào)度等。異步任務(wù)鏈?zhǔn)褂脩裟軌驅(qū)⒍鄠€任務(wù)連接起來依次執(zhí)行，而定時任務(wù)功能可讓用戶輕松地設(shè)置定時執(zhí)行任務(wù)的時間和頻率。

Celery為處理大規(guī)模任務(wù)提供了簡便的解決方案，不僅簡化了異步任務(wù)處理，還提供了可靠的任務(wù)調(diào)度機制。無論是處理網(wǎng)絡(luò)請求、數(shù)據(jù)處理還是定時任務(wù)，Celery都是一個強大而靈活的選擇，為用戶提供了優(yōu)化任務(wù)處理流程的便利性。

以上就是python 分布式庫celery處理大規(guī)模的任務(wù)并行化的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于python celery分布式庫的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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