celery 的使用
celery
介绍
Celery是一个功能完备即插即用的异步任务队列系统。它适用于异步处理问题，当发送邮件、或者文件上传, 图像处理等等一些比较耗时的操作，我们可将其异步执行，这样用户不需要等待很久，提高用户体验。
Celery的特点是：
-
简单，易于使用和维护，有丰富的文档。
-
高效，单个celery进程每分钟可以处理数百万个任务。
-
灵活，celery中几乎每个部分都可以自定义扩展。
任务队列是一种跨线程、跨机器工作的一种机制.
任务队列中包含称作任务的工作单元。有专门的工作进程持续不断的监视任务队列，并从中获得新的任务并处理.
celery通过消息进行通信，通常使用一个叫Broker(中间人)来协client(任务的发出者)和worker(任务的处理者). clients发出消息到队列中，broker将队列中的信息派发给worker来处理。
Celery的架构
Celery的架构由三部分组成，消息队列（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。````
一个celery系统可以包含很多的worker和broker
使用场景
1）可以在 Request-Response 循环之外执行的操作：发送邮件、推送消息。
2）耗时的操作：调用第三方 API、视频处理（前端通过 AJAX 展示进度和结果）
异步发送短信,第一时间返回消息。
3）周期性任务：取代 crontab。
Celery本身不提供消息队列功能，但是可以很方便地和第三方提供的消息中间件进行集成，包括RabbitMQ,Redis,MongoDB等
安装
pip install -U celery -u 是update的意思 更新
编译安装
也可从官方直接下载安装包:https://pypi.python.org/pypi/celery/
tar xvfz celery-0.0.0.tar.gz
cd celery-0.0.0
python setup.py build
python setup.py install
使用
使用celery第一件要做的最为重要的事情是需要先创建一个Celery实例，我们一般叫做celery应用，或者更简单直接叫做一个app。app应用是我们使用celery所有功能的入口，比如创建任务，管理任务等，在使用celery的时候，app必须能够被其他的模块导入。
一般celery任务目录直接放在项目的根目录下即可，路径:
项目主目录/
├── mycelery/
├── config.py # 配置文件
├── __init__.py
├── main.py # 主程序
└── 任务目录一/ # 一个目录可以放置多个任务,该目录下存放当前任务执行时需要的模块或依赖
└── tasks.py # 任务的文件，名称必须是这个!!!
└── 任务目录二/ # 一个目录可以放置多个任务,该目录下存放当前任务执行时需要的模块或依赖
└── tasks.py # 任务的文件，名称必须是这个!!!
main.py，代码：
# 主程序
from celery import Celery
# 创建celery实例对象
app =Celery("task_name")
# 通过app对象加载配置
app.config_from_object("mycelery.config")
# 自动搜索并加载任务
# 参数必须必须是一个列表，里面的每一个任务都是任务的路径名称
# app.autodiscover_tasks(["任务1","任务2",....])
app.autodiscover_tasks(["mycelery.sms","mycelery.cache"])
# 启动Celery的命令
# 强烈建议切换目录到项目的根目录下启动celery!!
# celery -A mycelerymain worker --loglevel=info
配置文件config.py，代码：
#使用redis
# 任务队列的链接地址
broker_url ='redis://127.0.0.1:6379/15'
# 结果队列的链接地址
result_backend ='redis://127.0.0.1:6379/14'
#使用rabbitmq
BROKER_URL='amqp://guest:guest@localhost:5672//'
创建一个任务文件sms/tasks.py，并创建任务，代码:
# celery的任务必须写在tasks.py的文件中，别的文件名称不识别!!!
from mycelery.main import app
@app.task # name表示设置任务的名称，如果不填写，则默认使用函数名做为任务名
def send_sms():
print("发送短信!!!")
@app.task(name="send_sms2") # name表示设置任务的名称，如果不填写，则默认使用函数名做为任务名
def send_sms2():
print("发送短信任务2!!!")
#失败自动重试的方法
@app.task(bind=True, default_retry_delay=30*60) # retry in30 minutes.
def add(self, x, y):
try:
…
except Exception as exc:
raise self.retry(exc=exc, countdown=60) # override the default and
# retry in1 minute
接下来，我们运行celery，效果如下：
在程序中调用上面的异步任务，拿django进行举例：
# 调用celery执行异步任务
from my_celery.sms.tasks import send_sms
send_sms.delay(mobile) # 调用 参数是mobile
其他参考文档：
接下来，我们需要把celery和django组合起来一起使用。
调度任务
# delay 方法 是apply_asynic()的快捷调度方法
from tasks import add
add.delay(arg1,arg2,kwarg1='x',kwarg2='y')
add.delay(*args,**kwargs).apply_async(args, kwargs)
# apply_async
task.apply_async(args=[arg1,arg2], kwargs={'kwargs':'x','kwargs':'y'})
tasks.apply_async((arg,),{'kwarg': value})
# 从现在起10秒内执行
tasks.apply_async(args=[10,20], countdown=60)
# 从现在起10秒内执行,使用指定eta
tasks.apply_async(eta=now +timedelta(seconds=10))
# 从现在起一分钟后执行，但在2分钟后过期
tasks.apply_async(countdown=60, expires=120)
# 在2天后到期，设置使用datetime对象
T.apply_async(expires=now +timedelta(days=2))
# send_task：任务未在当前进程中注册
app.send_task('任务', args=[arg,], queue='default')
# signature用于传递任务调用签名的对象(例如通过网络发送),并且它们也支持calling api
task.s(arg1,arg2,kwarg1='x',kwargs2='y').apply_async()
# 返回值
delay() 和 apply_async() 的返回值是一个 AsyncResult 的对象。通过该对象，能够获得任务的状态。
flask框架与celery结合
不需要使用任何第三方组件,无缝连接celery
from flask import Flask
from celery import Celery
app =Flask(__name__)
app.config['CELERY_BROKER_URL']='redis://localhost:6379/0'
app.config['CELERY_RESULT_BACKEND']='redis://localhost:6379/0' # 结果存储值
app.config["CELERY_ROUTES"]={
'worker.test1':{'queue':'test1'},
'worker.test2':{'queue':'test2'},
'worker.test3':{'queue':'test3'},
}
celery =Celery(app.name, broker=app.config['CELERY_BROKER_URL'])
celery.conf.update(app.config) #我们能够为Celery同步Flask上的配置
把django和celery进行组合
` 在main.py主程序中对django的配置文件进行加载
# 主程序
import os
from celery import Celery
# 创建celery实例对象
app =Celery("luffy")
# 把celery和django进行组合，识别和加载django的配置文件
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE','luffyapi.settings.dev')
# 对django框架执行初始化
import django
django.setup()
# 通过app对象加载配置
app.config_from_object("mycelery.config")
# 加载任务
# 参数必须必须是一个列表，里面的每一个任务都是任务的路径名称
# app.autodiscover_tasks(["任务1","任务2"])
app.autodiscover_tasks(["mycelery.sms","mycelery.cache"])
# 启动Celery的命令
# 强烈建议切换目录到mycelery根目录下启动
# celery -A main worker --loglevel=info
在需要使用django配置的任务中，直接加载配置，所以我们把注册的短信发送功能，整合成一个任务函数，代码：
from my_celery.main import app
from.yuntongxun.sms importCCP
from luffyapi.settings import constants
import logging
log = logging.getLogger("django")
# @app.task(name="send_sms")
# def send_sms(mobile):
# print("发送短信给%s的异步任务执行了"% mobile)
# return"任务结果！"
@app.task(name="send_sms")
def send_sms(mobile, sms_code):
"""异步发送短信"""
ccp =CCP()
try:
result = ccp.send_template_sms(mobile,[sms_code, constants.SMS_EXPIRE_TIME//60 ], constants.SMS_TEMPLATE_ID)
return result
except:
log.error("发送短信验证码失败！手机号：%s"% mobile)
在这个任务中，我们需要加载短信发送的sdk和相关的配置常量，所以我们可以直接把django中的短信发送模块和相关的常量配置文件直接剪切到当前sms任务目录中
mycelery/
├── config.py
├── __init__.py
├── main.py
└── sms/
├── constant.py
├── __init__.py
├── tasks.py
└── yuntongxun
├── CCPRestSDK.py
├── __init__.py
├── sms.py
└── xmltojson.py
再次启动项目即可。
最终在django里面，我们调用Celery来异步执行任务。需要完成2个步骤：
# 1. 声明一个和celery一模一样的任务函数，但是我们可以导包来解决
from mycelery.sms.tasks import send_sms
# 2. 调用任务函数，发布任务
send_sms.delay(mobile,code)
# send_sms.delay() 如果调用的任务函数没有参数，则不需要填写任何内容
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