Celery是什么?

celey是芹菜

celery是基于Python实现的模块,用于执行异步延时周期任务的

其结构组成是由

  1.用户任务 app

  2.管道任务broker用于存储任务 官方推荐redis rabbitMQ /backend 用于存储任务执行结果的

  3.员工 worker

Celery的简单示例

from celery import Celery
import time #创建一个Celery实例,这就是我们用户的应用app
my_task = Celery("tasks", broker="redis://127.0.0.1:6379", backend="redis://127.0.0.1:6379") # 为应用创建任务,func1
@my_task.task
def func1(x, y):
time.sleep(15)
return x + y

s1.py

from s1 import func1

# 将任务交给Celery的Worker执行
res = func1.delay(2,4) #返回任务ID
print(res.id) s2.py

s2.py

from celery.result import AsyncResult
from s1 import my_task # 异步获取任务返回值
async_task = AsyncResult(id="31ec65e8-3995-4ee1-b3a8-1528400afd5a",app=my_task) # 判断异步任务是否执行成功
if async_task.successful():
#获取异步任务的返回值
result = async_task.get()
print(result)
else:
print("任务还未执行完成")

s3.py

Celery的启动

根据操作系统的不同,启动方式也存在差异:
Linux - celery worker -A s1 -l INFO 
Windows:这里需要注意的是celery 4.0 已经不再对Windows操作系统提供支持了,也就是在windows环境下出现问题除非自己解决,否贼官方是不会给你解决的
Windows - celery worker -A s1 -l INFO -P eventlet
ps: eventlet 是一个python的三方库 需要使用 pip安装 pip install eventlet

项目目录

在实际项目中我们应用Celery是有规则的

要满足这样的条件才可以哦,目录Celery_task这个名字可以随意起,但是一定要注意在这个目录下一定要有一个celery.py这个文件

from celery import Celery

celery_task = Celery("task",
broker="redis://127.0.0.1:6379",
backend="redis://127.0.0.1:6379",
include=["Celery_task.task_one","Celery_task.task_two"])
# include 这个参数适用于寻找目录中所有的task

celery.py

from .celery import celery_task
import time @celery_task.task
def one(x,y):
time.sleep(5)
return f"task_one {x+y}"

task_one

from .celery import celery_task
import time @celery_task.task
def two(x,y):
time.sleep(5)
return f"task_two {x+y}"

task_two

这样Celery项目目录结构就已经做好了然后再 my_celery中调用

from Celery_task.task_one import one
from Celery_task.task_two import two one.delay(10,10)
two.delay(20,20)

PS:启动Worker的时候无需再使用文件启动,直接启动你的Celery_task目录就行了
celery worker -A Celery_task -l INFO -P eventlet
这样celery就可以自动的去检索当前目录下所有的task了,通过Include这个参数逐一去寻找

Celery延时任务

 1 from Celery_task.task_one import one
2 from Celery_task.task_two import two
3
4 # one.delay(10,10)
5 # two.delay(20,20)
6
7 # 定时任务我们不在使用delay这个方法了,delay是立即交给task 去执行
8 # 现在我们使用apply_async定时执行
9
10 #首先我们要先给task一个执行任务的时间
11 import datetime,time
12 # 获取当前时间 此时间为东八区时间
13 ctime = time.time()
14 # 将当前的东八区时间改为 UTC时间 注意这里一定是UTC时间,没有其他说法
15 utc_time = datetime.datetime.utcfromtimestamp(ctime)
16 # 为当前时间增加 10 秒
17 add_time = datetime.timedelta(seconds=10)
18 action_time = utc_time + add_time
19
20 # action_time 就是当前时间未来10秒之后的时间
21 #现在我们使用apply_async定时执行
22 res = one.apply_async(args=(10,10),eta=action_time)
23 print(res.id)
24 #这样原本延迟5秒执行的One函数现在就要在10秒钟以后执行了

my_celery

定时任务只能被执行一次,那如果我想每隔10秒都去执行一次这个任务怎么办呢? 周期任务来了

Celery周期任务

 1 from celery import Celery
2 from celery.schedules import crontab
3
4 celery_task = Celery("task",
5 broker="redis://127.0.0.1:6379",
6 backend="redis://127.0.0.1:6379",
7 include=["Celery_task.task_one","Celery_task.task_two"])
8
9 #我要要对beat任务生产做一个配置,这个配置的意思就是每10秒执行一次Celery_task.task_one任务参数是(10,10)
10 celery_task.conf.beat_schedule={
11 "each10s_task":{
12 "task":"Celery_task.task_one.one",
13 "schedule":10, # 每10秒钟执行一次
14 "args":(10,10)
15 },
16 "each1m_task": {
17 "task": "Celery_task.task_one.one",
18 "schedule": crontab(minute=1), # 每一分钟执行一次
19 "args": (10, 10)
20 },
21 "each24hours_task": {
22 "task": "Celery_task.task_one.one",
23 "schedule": crontab(hour=24), # 每24小时执行一次
24 "args": (10, 10)
25 }
26
27 }
28
29 #以上配置完成之后,还有一点非常重要
30 # 不能直接创建Worker了,因为我们要执行周期任务,所以首先要先有一个任务的生产方
31 # celery beat -A Celery_task
32 # celery worker -A Celery_task -l INFO -P eventlet

celery.py

创建Worker的方式并没有发行变化,但是这里要注意的是,每间隔一定时间后需要生产出来任务给Worker去执行,这里需要一个生产者beat

celery beat -A Celery_task  #创建生产者 beat 你的 schedule 写在哪里,就要从哪里启动

celery worker -A Celery_task -l INFO -P eventlet

创建worker之后,每10秒就会由beat创建一个任务给Worker去执行

到此为止 Celery的应用就已经完事儿了,Bye

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