Celery快速使用

安装

# 0 创建Python项目

# 1 创建虚拟环境

# 2 安装celery
pip install celery

# 3 安装redis（消息队列和结果存储使用redis）
pip install redis

# 4 安装eventlet（win 平台，如果是mac，linux不需要）
pip install eventlet

快速使用

celery_demo.py--主文件

from celery import Celery
import time

broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery('celery_test', broker=broker, backend=backend)


@app.task
def add(n, m):
    time.sleep(2)
    print('n+m的结果：%s' % (n + m))
    return n + m


@app.task
def send_email(mail='616564099@qq.com'):
    print('模拟发送延迟--开始')
    time.sleep(2)
    print('模拟发送延迟--结束')
    return '邮件发送成功：%s' % mail

add_task.py--提交异步任务

from celery_demo import add,send_email


##1 同步调用
res=send_email()
print(res)

# 2 异步调用
res = add.delay(10, 20)
# 返回任务唯一id
print(res.id)

查看提交的任务

让worker执行任务

# 通过命令启动worker
# win启动
celery -A main worker -l info -P eventlet
# mac linux
celery -A main worker -l info 

查看结果

# 1 直接看redis 有数据

# 2 通过代码，拿到结果
from celery_demo import app
from celery.result import AsyncResult
id = 'd0ae78c8-9a8e-4f93-9d32-b17d4e295fe9'
if __name__ == '__main__':
    result = AsyncResult(id=id, app=app)
    if result.successful():
        result = result.get()
        print(result)
    elif result.failed():
        print('任务失败')
    elif result.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif result.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif result.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')