【python小随笔】celery异步任务与调用返回值

PS:设置完异步任务后，如果出现文件名与依赖包冲突，那一定是你直接运行文件了，最好是在接口里面执行异步任务规避掉这个问题

s1.py(配置任务文件)

from celery import Celery
import time


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(name="Celery.celery.s1.func2")  # 指定任务路径（坑）
def func2(x, y):
    time.sleep(3)
    print("2222222222222222222")
    return x+y

 s2.py(执行异步文件)

from celery.result import AsyncResult

from Celery.celery.s1 import func2, my_task
import time

if __name__ == '__main__':
    # 将任务交给Celery的Worker执行
    res = func2.delay(2 ,3)
    # 异步获取任务返回值
    for i in range(100):
        time.sleep(1)
        async_task = AsyncResult(id=res.id ,app=my_task)
        print("async_task.id" ,async_task.id)
        # 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)
            print("执行成功")
            break
        else:
            print("任务还未执行完成")

##### 以下是相关参数

@celery.task(bind=True, name='name')
def function_name():
    pass

# task方法参数
name:可以显式指定任务的名字；默认是模块的命名空间中本函数的名字。
serializer：指定本任务的序列化的方法；
bind:一个bool值，设置是否绑定一个task的实例，如果绑定，task实例会作为参数传递到任务方法中，可以访问task实例的所有的属性，即前面反序列化中那些属性
base:定义任务的基类，可以以此来定义回调函数，默认是Task类，我们也可以定义自己的Task类
default_retry_delay：设置该任务重试的延迟时间，当任务执行失败后，会自动重试，单位是秒，默认3分钟；
autoretry_for：设置在特定异常时重试任务，默认False即不重试；
retry_backoff：默认False，设置重试时的延迟时间间隔策略；
retry_backoff_max：设置最大延迟重试时间，默认10分钟，如果失败则不再重试；
retry_jitter：默认True，即引入抖动，避免重试任务集中执行；

# 当bind=True时，add函数第一个参数是self，指的是task实例
@task(bind=True)  # 第一个参数是self，使用self.request访问相关的属性
def add(self, x, y):
    try:
        logger.info(self.request.id)
    except:
        self.retry() # 当任务失败则进行重试

import celery

class MyTask(celery.Task):
    # 任务失败时执行
    def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):
        print('{0!r} failed: {1!r}'.format(task_id, exc))
    # 任务成功时执行
    def on_success(self, retval, task_id, args, kwargs):
        pass
    # 任务重试时执行
    def on_retry(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):
        pass

@task(base=MyTask)
def add(x, y):
    raise KeyError()

#方法相关的参数
exc:失败时的错误的类型；
task_id:任务的id；
args:任务函数的参数；
kwargs:键值对参数；
einfo:失败或重试时的异常详细信息；
retval:任务成功执行的返回值；

4:TASK的一般属性:

 

Task.name:任务名称；
Task.request：当前任务的信息；
Task.max_retries：设置重试的最大次数
Task.throws：预期错误类的可选元组，不应被视为实际错误，而是结果失败；
Task.rate_limit：设置此任务类型的速率限制
Task.time_limit：此任务的硬限时（以秒为单位）。
Task.ignore_result：不存储任务状态。默认False；
Task.store_errors_even_if_ignored：如果True，即使任务配置为忽略结果，也会存储错误。
Task.serializer：标识要使用的默认序列化方法的字符串。
Task.compression：标识要使用的默认压缩方案的字符串。默认为task_compression设置。
Task.backend：指定该任务的结果存储后端用于此任务。
Task.acks_late：如果设置True为此任务的消息将在任务执行后确认 ，而不是在执行任务之前（默认行为），即默认任务执行之前就会发送确认；
Task.track_started：如果True任务在工作人员执行任务时将其状态报告为“已启动”。默认是False；

 

获取任务结果和状态:

r = task.apply_async()
r.ready()     # 查看任务状态，返回布尔值,  任务执行完成, 返回 True, 否则返回 False.
r.wait()      # 会阻塞等待任务完成, 返回任务执行结果，很少使用；
r.get(timeout=1)       # 获取任务执行结果，可以设置等待时间，如果超时但任务未完成返回None；
r.result      # 任务执行结果，未完成返回None；
r.state       # PENDING, START, SUCCESS，任务当前的状态
r.status      # PENDING, START, SUCCESS，任务当前的状态
r.successful  # 任务成功返回true
r.traceback  # 如果任务抛出了一个异常，可以获取原始的回溯信息

自定义发布者,交换机,路由键, 队列, 优先级,序列方案和压缩方法:

task.apply_async((2,2), 
    compression='zlib',
    serialize='json',
    queue='priority.high',
    routing_key='web.add',
    priority=0,
    exchange='web_exchange')