celery 分布式异步队列框架使用方法

简介：

Celery  是一个python开发的异步分布式任务调度模块，是一个消息传输的中间件，可以理解为一个邮箱，每当应用程序调用celery的异步任务时，会向broker传递消息，然后celery的worker从中取消息

Celery  用于存储消息以及celery执行的一些消息和结果

对于brokers，官方推荐是rabbitmq和redis

对于backend，也就是指数据库，为了简单一般使用redis

安装：
windows下：

pip install celery
pip install eventlet (运行需要依赖此包)

linux 下：

pip install celery

crontab_task,taobaovideo_task 分别是两个任务，

main.py

from celery import Celery
import os

#将settings添加到环境中
os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'TaoBaoVideoProject.settings'

#注册异步app 参数是你的项目名称
celery_app = Celery('TaoBaoVideoProject')
#导入配置文件
celery_app.config_from_object('celery_tasks.config')
celery_app.autodiscover_tasks(['celery_tasks.taobaovideo_task','celery_tasks.crontab_task']) 

# 最下面这行，每加一个任务，在这里注册写入即可，

config.py

broker_url = "redis://127.0.0.1:6379/5"      #redis设置密码的：redis://xxxxxxx@127.0.0.1:6379/5
result_backend = "redis://127.0.0.1:6379/6"
timezone = 'Asia/Shanghai'

# 这里注意首先需要把redis数据库安装完成

tasks.py中

视图函数中这样调用：

启动命令：

celery -A celery_tasks.main worker -l info -P eventlet

这个则代表启动成功，如果实在服务器上运行的话我们需要添加守护进程，命令如下：

celery multi start w1 -A celery_tasks.main -l info --logfile=./celerylog.log

 这个则代表运行成功，并在当前文件夹生成日志文件

查询该任务的执行结果:

 具体实现细节可参考：https://www.cnblogs.com/cwp-bg/p/8759638.html

celrey定时任务实现：

tasks.py中：

from celery.task import periodic_task
from utils.crontab_video_method import TaoBaoVideoUpload

@periodic_task(run_every=90)   #90秒执行一次该方法
def crontab_upload_video():
    TaoBaoVideoUpload().detection_video()
    return '定时任务执行成功'

命令：

celery -A celery_tasks.main beat -l info

成功运行结果如下：

具体方法参考：https://www.cnblogs.com/52forjie/p/9364136.html