Celery多任务结构

视图结构

pro_cel
    ├── celery_task# celery相关文件夹
    │   ├── celery.py   # celery连接和配置相关文件,必须叫这个名字
    │   └── tasks1.py    #  所有任务函数，如用户相关
    │    └── tasks2.py    #  所有任务函数，如订单相关
    ├── check_result.py # 检查结果
    └── send_task.py    # 触发任务

celery.py 配置信息

# 必须叫celery，生成celery对象
from celery import Celery

# 下面是配置信息，这里使用redis为列

# 处理结果
backend = 'redis://:lmdxxxx@139.xxx.xxx.42:6380/7'
# 中间人
broker = 'redis://:lmdxxxx@139.xxx.xxx.42:6380/8'
APP = Celery('test', broker=broker, backend=backend,
             # 包含一下俩个任务文件，去相应的py文件中找任务，对多个任务做分类
             include=[
                 'celery_task.order_task',
                 'celery_task.user_task',
             ])

celery配置中 include是多任务的时候celery会自己去里面找任务去执行

order_task.py 订单相关的任务

# 订单相关
from celery_task.celery import APP


@APP.task
def order_add(x, y):
    import time
    time.sleep(1)
    return '订单相关的:%s' % (x + y)

 user_task.py 用户相关的任务

# 用户相关
from celery_task.celery import APP


@APP.task
def user_add(x, y):
    import time
    time.sleep(2)
    return '用户相关的:%s' % (x + y)

 add_task.py 提交任务

from celery_task.order_task import order_add
from celery_task.user_task import user_add

order = order_add.delay(5, 6)
user = user_add.delay(10, 0)
print(order)
print(user)

 

启动worker

linux命令:celery worker -A celery_task -l info

win命令:celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

多任务直接启动 celery_task 这个包就行了，因为里面必须固定写celery

注:celery_task是自己创建包的那个名字

 

获取结果同上一篇文章