celery

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。

文档：http://docs.jinkan.org/docs/celery/getting-started/index.html

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

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

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:

luffyapi/
├── my_celery/
    ├── config.py     # 配置文件
    ├── __init__.py   
    ├── main.py       # 主程序
    └── sms/          # 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 第一位参数为名字
app = Celery("luffy")

# 通过app对象加载配置
app.config_from_object("my_celery.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(["my_celery.sms","my_celery.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 my_celerymain worker --loglevel=info

配置文件config.py，代码：

# 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'

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 my_celery.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(x):
    print(f"{x}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!!!")

# 调用 .delay()
# send_sms.delay(1)

运行代码

celery -A my_celery.main worker --loglevel=info

django导入

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)

其他参考文档：

http://docs.celeryproject.org/en/latest/getting-started/introduction.html

https://github.com/celery/celery/tree/master/examples/django/

https://www.jianshu.com/p/1840035cb510

https://flower.readthedocs.io/en/latest/screenshots.html

celery定时操作

my_celery/main.py 主程序，实例化celery

# 主程序
from celery import Celery

print(11111111111)
# 创建celery实例对象
app = Celery("celery1")


# 通过app对象加载配置 旧版本设置的变量前端先不要加上 namespace
app.config_from_object('my_celery.config', namespace='CELERY')

# 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(["my_celery.sms","my_celery.dishi"])

my_celery/config.py配置文件

# 定时任务
from celery.schedules import crontab
from my_celery.main import app
# CELERY STUFF
#CELERY_BROKER_URL = 'redis://:{}@{}:6379/6'.format(REDIS_PASSWD, REDIS_HOST)
#CELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db'  # 任务结果保存到项目数据库

# 任务队列的链接地址
CELERY_BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/15'
# 结果队列的链接地址
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/14'


CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json']
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
#CELERY_BEAT_SCHEDULER = 'django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler'
#CELERY_TIMEZONE = "UTC"
CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'
CELERY_ENABLE_UTC = True  # 禁用utc时间
CELERY_IMPORTS = ["my_celery.dishi.tasks"]
CELERY_REDIS_MAX_CONNECTIONS = 200
DJANGO_CELERY_BEAT_TZ_AWARE = False

app.conf.beat_schedule = {
    # Executes every Monday morning at 7:30 a.m.
    'add-every-monday-morning': {
        'task': 'shijian',
        'schedule': crontab(),
    },
}

# 定时配置
# https://docs.celeryproject.org/en/v4.4.7/userguide/periodic-tasks.html

my_celery/dishi/tasks.py   消息队列文件

from celery import shared_task

from my_celery.main import app
import datetime

@app.task(name='shijian')   # 加上别名
def shijian():
    a=datetime.datetime.now()
    return a

定时任务启动命令

# 启动worker 
# celery -A my_celery.main worker --loglevel=info


# 启动broker
# 定时需要一直启动，如果单纯异步则不需要
# celery -A my_celery.main beat


# 不要进行 my_celery/和 .py 的方式去调用
# 用 .  的方式，类似于在项目中调包的过程