python_django_celery的初步使用

celery学习：http://docs.jinkan.org/docs/celery/

什么是celery？

Celery 是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，并且提供维护这样一个系统的必需工具。它专注于实时处理的任务队列，同时也支持任务调度。

什么地方可以用到celery？（基础的两个用处）

1. 用户发起request，并且要等待response返回，但是在视图中有一些耗时的操作，导致用户可能会等待很长时间才能接受response，用户体验差，我们把耗时操作放在celery中执行，便可解决这个问题（处理耗时操作，因为celery 可异步分布式地异步处理任务）
2. 网站每隔一段时间要同步一次数据，但http请求时是需要触发的，我们可以通过celery定时执行来解决这个问题（处理数据同步，因为celery可定时执行任务）

安装celery：

pip install celery
pip install celery-with-redis   
# 该命令会自动安装redis(python库操作redis的库)、celery、kombu、billiard、amqp、vine和celery-with-redis相关库
pip install django-celery

celery操作名词:

任务 （tssk）	本质是一个python函数，将耗时操作封装成了一个函数
队列 （queque）	将要执行的任务放队列里
工人（worker）	负责执行队列中的任务
代理（broker）	负责调度，在部署环境中使用redis

今天我们主要进行的是耗时操作的处理：

在django中配置celery：

1.在settings.py 文件的INSTALLED_APPS中添加 'djcelery' ，即INSTALLED_APPS=['djcelery',]

2.在settings.py 文件最下方添加如下代码：

# 配置celery
import djcelery
djcelery.setup_loader()  # 初始化队列
# 中间人redis的端口号/数据库号
BROKER_URL = 'redis://:redis密码@127.0.0.1：6379/0' # 0 ： 表示使用的是redis第0个库
# redis为中间人，若不设置中间人，会提示无法连接中间人的错误
# 中间人：celery执行过程中的数据支持
# celery 内容等消息的格式设置
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json',]
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
# selery 时区设置，使用settings中国TIME_ZONE同样的时区
CELERY_TIMEZONE = TIME_ZONE
CELERY_IMPORTS = ('myapp.task',)        # 用一个元组表示：myapp项目下的task.py文件
# 在应用级myapp下创建task.py文件用于存放task任务函数

3. 在应用级myapp 下创建task.py文件

4. 迁移文件：

　　生成celery需要的数据库表（直接迁移不用生成迁移文件：python manage.py migrate）

5.创建celery.py文件

　　在工程目录（项目级目录）下的mydiango下创建一个celery.py文件

　　

6.在celery.py文件copy如下内容进去（注：因为celery-with-django版本限制，安装的celery版本不同，这里配置的内容可能会不同）：

from django.conf import settings

os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'whthas_home.settings')
app = Celery('portal')
app.config_from_object('django.conf:settings')
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)

@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
    print('Request: {0!r}'.format(self.request))

配置文件

7.在工程目录下的mydiango下的__init__.py（即创建celery.py的工程目录下）中配置如下内容:

from .celery import app as celery_app

celery处理耗时操作：

首先，我们有一个耗时操作：

利用time模块在返回页面前加上sleep模拟耗时操作（注：自行配制urls.py与html文件）：

# views.py
# celery 耗时任务
import time
def celery(request):
    time.sleep(5)  # 延时5秒再执行后面的操作
    return render(request,'myapp/celery.html')

经验证页面需要5秒后才能返回！！

耗时操作的处理：

在进行上面的celery配置后！！

1.将上面的耗时任务剪切到我们建立的task.py文件中，让其成为celery任务。

2.在原有的方法上添加装饰器@task 或者@celery_app.task

# task.py

from celery import taskimport time

@task           # @celery_app.task
def text_celery():
    time.sleep(5)  # 延时5秒再执行后面的操作

3.在原有的views.py文件中引用task.py 文件对应方法：

from .task import test_celery

def cite_celery(request):
    test_celery.delay()          # 耗时操作的处理
    return render(request,'myapp/celery.html')

对应url

    path('celery/',views.cite_celery)

注：在使用celery时，可能会出现kombu错误，可能的原因是版本不一致的情况，解决：

https://blog.csdn.net/cn_1937/article/details/91992075