Flask实战第66天：celery实现异步任务

Celery文档：http://docs.celeryproject.org

Celery 通过消息进行通信，用专用的工作线程不断监视任务队列以执行新工作。

Celery需要消息传输来发送和接收消息。RabbitMQ和Redis代理传输功能齐全，但也支持无数其他实验解决方案，这里我们选择redis.

下面我们开始写个demo来演示怎么使用它。

　　安装redis， 地址: 10.2.2.120：6379

　　安装celery

pip install celery

　　在windows操作系统上还要安装eventlet 

pip install eventlet

　　安装redis插件

pip install redis

新建个纯python环境：

tasks.py用来配置任务的， main.py 用来执行

编辑tasks.py

# task：任务
# broker（中间人）：存储任务的队列
# worker：真正执行任务的工作者
# backend：用来存储任务执行后的结果

from celery import Celery
import time

celery = Celery("tasks",
                broker="redis://10.2.2.120:6379/0",
                backend="redis://10.2.2.120:6379/0")

@celery.task   #加上此装饰器，这个函数就变成celery任务了(task)
def send_mail():
    print('邮件开始发送....')
    time.sleep(10)
    print('邮件发送结束！')

编辑main.py

from tasks import send_mail

if __name__ == '__main__':
    send_mail.delay()     #这样调用，就会变成异步任务了，不会被阻塞

然后我们在 项目目录启动 worker来监听任务

在Linux系统中是不需要制定 --pool的

(bbs) D:celery_demo>celery -A tasks.celery --pool=eventlet worker --loglevel=info

执行main.py来触发任务，结果会发现，main.py会立马执行结束，并不会被阻塞在那里等待10s

下面是我连续执行两次main.py的结果