celery介紹

Celery是一個(gè)用于處理分布式任務(wù)和作業(yè)隊(duì)列的異步任務(wù)隊(duì)列庫(kù)。它允許您將任務(wù)分發(fā)到多個(gè)工作進(jìn)程或者機(jī)器上進(jìn)行執(zhí)行，并提供了高度可靠和可擴(kuò)展的方式來(lái)處理異步任務(wù)。

Celery的設(shè)計(jì)基于生產(chǎn)者-消費(fèi)者模式，其中任務(wù)由生產(chǎn)者創(chuàng)建并發(fā)布到任務(wù)隊(duì)列中，然后由消費(fèi)者進(jìn)程（也稱為Celery工作進(jìn)程）通過(guò)從隊(duì)列中獲取任務(wù)并執(zhí)行來(lái)處理這些任務(wù)。這種分布式的任務(wù)處理方式使得您可以將耗時(shí)的任務(wù)從主應(yīng)用程序中分離出來(lái)，以提高應(yīng)用程序的響應(yīng)性能和可擴(kuò)展性。

Celery還提供了一些額外的功能，如定時(shí)任務(wù)調(diào)度器（beat），允許您安排和執(zhí)行周期性的任務(wù)，以及任務(wù)結(jié)果存儲(chǔ)，允許您獲取和處理任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果。

Python celery的架構(gòu)主要包括以下組件：

• 生產(chǎn)者：生產(chǎn)者是負(fù)責(zé)產(chǎn)生消息的對(duì)象。在Python celery中，生產(chǎn)者通常是應(yīng)用程序本身。
• 消息中間件：消息中間件是負(fù)責(zé)存儲(chǔ)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(fèi)者：消費(fèi)者是負(fù)責(zé)接收和處理消息的對(duì)象。在Python celery中，消費(fèi)者通常是工作者進(jìn)程。
• 任務(wù)調(diào)度器：任務(wù)調(diào)度器是負(fù)責(zé)定時(shí)調(diào)度任務(wù)的組件。在Python celery中，任務(wù)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(chǔ)（如Redis、數(shù)據(jù)庫(kù)等）集成，以提供更強(qiáng)大和靈活的功能。

Python celery的工作流程如下：

• 應(yīng)用程序通過(guò)調(diào)用celery的task函數(shù)來(lái)定義任務(wù)。
• 應(yīng)用程序通過(guò)調(diào)用celery的send_task函數(shù)發(fā)送任務(wù)到消息隊(duì)列。
• 工作者進(jìn)程從消息隊(duì)列中接收任務(wù)并進(jìn)行處理。
• 工作者進(jìn)程將任務(wù)結(jié)果發(fā)送回消息隊(duì)列。
• 應(yīng)用程序從消息隊(duì)列中接收任務(wù)結(jié)果并進(jìn)行處理。

總之，Celery是一個(gè)功能強(qiáng)大的分布式任務(wù)隊(duì)列庫(kù)，可用于在異步環(huán)境中處理和執(zhí)行任務(wù)，使得開發(fā)者能夠更好地管理和擴(kuò)展應(yīng)用程序的工作負(fù)載。

使用示例

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

這段代碼是用于啟動(dòng)一個(gè)名為 “application” 的 Celery 應(yīng)用程序的工作進(jìn)程（worker）。下面是對(duì)每個(gè)標(biāo)志的解釋：

• -A application: 指定 Celery 應(yīng)用程序的模塊或包的名稱。在這里，“application” 是應(yīng)用程序的名稱。
• worker: 指定要啟動(dòng)的 Celery 工作進(jìn)程。
• -B: 啟用定時(shí)任務(wù)調(diào)度器（beat）。beat 是 Celery 的組件之一，用于調(diào)度周期性的任務(wù)。
• --loglevel=info: 指定日志輸出的級(jí)別。在這里，級(jí)別被設(shè)置為 “info”，表示只輸出信息級(jí)別的日志消息。

通過(guò)執(zhí)行這段代碼，您將啟動(dòng)一個(gè) Celery 工作進(jìn)程，該進(jìn)程將處理隊(duì)列中的任務(wù)，并使用定時(shí)任務(wù)調(diào)度器（beat）來(lái)安排周期性的任務(wù)。工作進(jìn)程的日志級(jí)別被設(shè)置為 “info”，以輸出信息級(jí)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(yīng)用程序的模塊或包名稱正確。

代碼示例

以下是一個(gè)使用Python、Redis和Celery的示例代碼：

首先，您需要安裝Celery和Redis庫(kù)?？梢允褂胮ip命令進(jìn)行安裝：

pip install celery redis

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

from celery import Celery

# 創(chuàng)建一個(gè)Celery實(shí)例
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

在上面的代碼中，我們首先導(dǎo)入Celery庫(kù)并創(chuàng)建一個(gè)Celery實(shí)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(jié)果存儲(chǔ)的地址。

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

接下來(lái)，創(chuàng)建一個(gè)名為 main.py 的文件，用于運(yùn)行Celery任務(wù)：

在上面的代碼中，我們從 tasks.py 導(dǎo)入了 add 任務(wù)。然后，我們使用 add.delay(4, 6) 異步地執(zhí)行任務(wù)，并將任務(wù)結(jié)果存儲(chǔ)在 result 變量中。

最后，我們使用 result.get() 獲取任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果，并將結(jié)果打印出來(lái)。

確保在運(yùn)行上述代碼之前，您已經(jīng)啟動(dòng)了Redis服務(wù)器。然后，您可以運(yùn)行 main.py 文件來(lái)執(zhí)行Celery任務(wù)，并使用Redis作為消息代理和結(jié)果存儲(chǔ)。

這只是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，Celery和Redis還提供了更多高級(jí)功能，如定時(shí)任務(wù)、任務(wù)結(jié)果存儲(chǔ)等。您可以根據(jù)自己的需求進(jìn)一步探索和使用Celery和Redis庫(kù)。

啟動(dòng)任務(wù)

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

在包含任務(wù)定義的目錄中打開終端或命令行。

使用以下命令啟動(dòng)Celery worker：

celery -A tasks worker --loglevel=info

這里的 `-A tasks` 指定了任務(wù)所在的模塊或包的名稱。在示例中，任務(wù)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(jí)別為信息級(jí)別。

運(yùn)行此命令后，Celery worker 將啟動(dòng)并等待接收任務(wù)。

在另一個(gè)終端或命令行窗口中，執(zhí)行調(diào)用任務(wù)的代碼。

python main.py

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

您將在第一個(gè)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(wù)。

在第二個(gè)終端或命令行窗口中，您將看到通過(guò) result.get() 獲取的任務(wù)執(zhí)行結(jié)果。

這樣，您就成功啟動(dòng)了使用Celery定義的任務(wù)，并通過(guò)Celery worker進(jìn)行處理。確保在啟動(dòng)任務(wù)之前，已經(jīng)正確安裝了Celery和相關(guān)的依賴，并且Redis或其他消息代理和結(jié)果存儲(chǔ)已經(jīng)正確配置和運(yùn)行。

到此這篇關(guān)于Python中Celery異步任務(wù)隊(duì)列的具體使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Celery異步任務(wù)內(nèi)容請(qǐng)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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