celery介紹

Celery是一個用于處理分布式任務和作業(yè)隊列的異步任務隊列庫。它允許您將任務分發(fā)到多個工作進程或者機器上進行執(zhí)行，并提供了高度可靠和可擴展的方式來處理異步任務。

Celery的設計基于生產(chǎn)者-消費者模式，其中任務由生產(chǎn)者創(chuàng)建并發(fā)布到任務隊列中，然后由消費者進程（也稱為Celery工作進程）通過從隊列中獲取任務并執(zhí)行來處理這些任務。這種分布式的任務處理方式使得您可以將耗時的任務從主應用程序中分離出來，以提高應用程序的響應性能和可擴展性。

Celery還提供了一些額外的功能，如定時任務調(diào)度器（beat），允許您安排和執(zhí)行周期性的任務，以及任務結果存儲，允許您獲取和處理任務的執(zhí)行結果。

Python celery的架構主要包括以下組件：

• 生產(chǎn)者：生產(chǎn)者是負責產(chǎn)生消息的對象。在Python celery中，生產(chǎn)者通常是應用程序本身。
• 消息中間件：消息中間件是負責存儲和傳輸消息的組件。Python celery支持多種消息中間件，如RabbitMQ、Redis、AMQP等。
• 消費者：消費者是負責接收和處理消息的對象。在Python celery中，消費者通常是工作者進程。
• 任務調(diào)度器：任務調(diào)度器是負責定時調(diào)度任務的組件。在Python celery中，任務調(diào)度器通常是Celery Beat。

Celery是用Python編寫的，并且與多種消息代理（如RabbitMQ、Redis等）和后端存儲（如Redis、數(shù)據(jù)庫等）集成，以提供更強大和靈活的功能。

Python celery的工作流程如下：

• 應用程序通過調(diào)用celery的task函數(shù)來定義任務。
• 應用程序通過調(diào)用celery的send_task函數(shù)發(fā)送任務到消息隊列。
• 工作者進程從消息隊列中接收任務并進行處理。
• 工作者進程將任務結果發(fā)送回消息隊列。
• 應用程序從消息隊列中接收任務結果并進行處理。

總之，Celery是一個功能強大的分布式任務隊列庫，可用于在異步環(huán)境中處理和執(zhí)行任務，使得開發(fā)者能夠更好地管理和擴展應用程序的工作負載。

使用示例

celery -A application worker -B --loglevel=info

這段代碼是用于啟動一個名為 “application” 的 Celery 應用程序的工作進程（worker）。下面是對每個標志的解釋：

• -A application: 指定 Celery 應用程序的模塊或包的名稱。在這里，“application” 是應用程序的名稱。
• worker: 指定要啟動的 Celery 工作進程。
• -B: 啟用定時任務調(diào)度器（beat）。beat 是 Celery 的組件之一，用于調(diào)度周期性的任務。
• --loglevel=info: 指定日志輸出的級別。在這里，級別被設置為 “info”，表示只輸出信息級別的日志消息。

通過執(zhí)行這段代碼，您將啟動一個 Celery 工作進程，該進程將處理隊列中的任務，并使用定時任務調(diào)度器（beat）來安排周期性的任務。工作進程的日志級別被設置為 “info”，以輸出信息級別的日志消息。要使此代碼正常工作，您需要安裝并配置 Celery，并確保應用程序的模塊或包名稱正確。

代碼示例

以下是一個使用Python、Redis和Celery的示例代碼：

首先，您需要安裝Celery和Redis庫?？梢允褂胮ip命令進行安裝：

pip install celery redis

接下來，創(chuàng)建一個名為 tasks.py 的文件，并在其中定義一個Celery任務，同時配置Redis作為消息代理和結果存儲：

from celery import Celery

# 創(chuàng)建一個Celery實例
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0')

# 定義任務
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

在上面的代碼中，我們首先導入Celery庫并創(chuàng)建一個Celery實例。在 broker 參數(shù)中指定了Redis消息代理的地址，而在 backend 參數(shù)中指定了Redis結果存儲的地址。

然后，我們使用 @app.task 裝飾器定義了一個任務函數(shù) add，該函數(shù)將兩個參數(shù)相加并返回結果。

接下來，創(chuàng)建一個名為 main.py 的文件，用于運行Celery任務：

在上面的代碼中，我們從 tasks.py 導入了 add 任務。然后，我們使用 add.delay(4, 6) 異步地執(zhí)行任務，并將任務結果存儲在 result 變量中。

最后，我們使用 result.get() 獲取任務的執(zhí)行結果，并將結果打印出來。

確保在運行上述代碼之前，您已經(jīng)啟動了Redis服務器。然后，您可以運行 main.py 文件來執(zhí)行Celery任務，并使用Redis作為消息代理和結果存儲。

這只是一個簡單的示例，Celery和Redis還提供了更多高級功能，如定時任務、任務結果存儲等。您可以根據(jù)自己的需求進一步探索和使用Celery和Redis庫。

啟動任務

要啟動使用Celery定義的任務，您需要在終端或命令行中執(zhí)行Celery的命令。以下是啟動Celery任務的步驟：

在包含任務定義的目錄中打開終端或命令行。

使用以下命令啟動Celery worker：

celery -A tasks worker --loglevel=info

這里的 `-A tasks` 指定了任務所在的模塊或包的名稱。在示例中，任務定義在 `tasks.py` 文件中，因此使用 `-A tasks`。

``--loglevel=info` 用于指定日志輸出的級別為信息級別。

運行此命令后，Celery worker 將啟動并等待接收任務。

在另一個終端或命令行窗口中，執(zhí)行調(diào)用任務的代碼。

python main.py

這將運行 `main.py` 文件中的代碼，并異步地調(diào)用 Celery 任務。

您將在第一個終端或命令行窗口中看到 Celery worker 輸出的日志信息，表示它已經(jīng)接收到并開始處理任務。

在第二個終端或命令行窗口中，您將看到通過 result.get() 獲取的任務執(zhí)行結果。

這樣，您就成功啟動了使用Celery定義的任務，并通過Celery worker進行處理。確保在啟動任務之前，已經(jīng)正確安裝了Celery和相關的依賴，并且Redis或其他消息代理和結果存儲已經(jīng)正確配置和運行。

到此這篇關于Python中Celery異步任務隊列的具體使用的文章就介紹到這了,更多相關Python Celery異步任務內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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