Celery结合Django使用

一、Celery介绍

Celery 是一个基于python开发的分布式异步消息任务队列，通过它可以轻松的实现任务的异步处理，如果你的业务场景中需要用到异步任务，就可以考虑使用celery，举几个实例场景中可用的例子:

你想对100台机器执行一条批量命令，可能会花很长时间，但你不想让你的程序等着结果返回，而是给你返回一个任务ID,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果，在任务执行ing进行时，你可以继续做其它的事情。
你想做一个定时任务，比如每天检测一下你们所有客户的资料，如果发现今天是客户的生日，就给他发个短信祝福

Celery 在执行任务时需要通过一个消息中间件来接收和发送任务消息，以及存储任务结果，一般使用rabbitMQ or Redis

1.1 Celery有以下优点：

简单：一单熟悉了celery的工作流程后，配置和使用还是比较简单的
高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery 会自动尝试重新执行任务
快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
灵活：几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制

Celery基本工作流程图

二、在Django项目中使用celery　

可以把celery配置成一个应用

目录格式如下

proj/__init__.py

    /celery.py

    /tasks.py     #名字固定

`proj/celery.py内容`

 from __future__ import absolute_import, unicode_literals

 #absolute_import (从绝对路径即celery安装目录导入celery，防止导入当前同名模块) unicode_literals(兼容python2和3)

 from celery import Celery

 app = Celery('proj',  #app名

              broker='redis://:password@127.0.0.1',      #接收任务使用的中间件

              backend='redis://:password@127.0.0.1',     #取数据时用的中间件

              include=['proj.tasks'])                    #把tasks注册，当有多个tasks时可添加

 # Optional configuration, see the application user guide.  还可以设置配置文件，实现更多自定义功能

 #app.conf.update(

 #    result_expires=3600,   #结果只保存3600s

 #)

 if __name__ == '__main__':

     app.start()

celery.py

`proj/tasks.py中的内容`

 from __future__ import absolute_import, unicode_literals

 from .celery import app  #导入当前路径的celery模块

 @app.task

 def add(x, y):

     return x + y

 @app.task

 def mul(x, y):

     return x * y

 @app.task

 def xsum(numbers):

     return sum(numbers)

tasks.py

启动worker

$ celery -A proj worker -l info

启动多个worker

$ celery multi start w1 -A proj -l info

$ celery  multi restart w1 -A proj -l info   #重启worker

$ celery multi stop w1 -A proj -l info       #stop worker

由于停止命令是异步的，所以它不会等待worker完成所有任务再关闭。您可能希望使用stopwait命令，这确保在退出之前完成所有当前执行的任务： 

$ celery multi stopwait w1 -A proj -l info

在你的django views里调用celery task　　

from django.shortcuts import render,HttpResponse

# Create your views here.

from  bernard import tasks

def task_test(request):

    res = tasks.add.delay(228,24)  #使用delay才会远程执行  返回的res是task_id,通过task_id取任务结果

    print("start running task")

    print("async task res",res.get() )

    return HttpResponse('res %s'%res.get())

三、Django中的Celery 定时任务

1.Use pip to install the package:

$ pip install django-celery-beat

2. 将django_celery_beat 模块添加到Django项目settings.py中的INSTALLED_APPS :

 INSTALLED_APPS = (

        ...,

        'django_celery_beat',

  )

3.更新数据库会自动创建几张表:

$ python manage.py migrate

4.使用Django调度器开启 celery beat service

$ celery -A proj beat -l info -S django

5.访问Django管理界面以添加一些周期性任务。

在admin页面里，有3张表

配置完长这样

此时启动你的celery beat 和worker，会发现每隔2分钟，beat会发起一个任务消息让worker执行scp_task任务

！！注意，经测试，每添加或修改一个任务，celery beat都需要重启一次，要不然新的配置不会被celery beat进程读到