• Celery与Django的结合


    一、什么是Celery

    Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列,通过它可以实现任务的异步处理以及定时任务的处理,它的基本工作流程是:

     

    • 先启动任务执行单元Worker,让它一直监听消息中间件中是否有任务
    • 客户端可以发布异步任务和定时任务
    • 通过Celery将上述任务添加到消息中间件(可以使用rabbitMQ或者Redis)
    • 此时Worker可以监听到中间件中有任务,进行执行任务
    • 执行完毕后任务结果就放到Backend中(可以使用Redis或者Mysql)

    这里主要讨论在Django中如何使用Celery来执行异步任务和定时任务。

    二、Django中执行异步任务

    1、环境配置

    需要注意的是包之间的兼容性

    pip install celery == 4.3.0
    
    pip install eventlet == 0.25.1
    
    pip install redis == 3.2.0

    2、创建Django项目

    其目录结构如下:

    - proj/
      - manage.py
      - proj/
        - __init__.py
        - settings.py
        - urls.py

    3、定义Celery实例

    创建celery.py文件,位于proj/proj/celery.py

    from __future__ import absolute_import, unicode_literals
    import os
    from celery import Celery
    from django.conf import settings
    
    # set the default Django settings module for the 'celery' program.
    os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'proj.settings')
    
    app = Celery('proj')
    
    # Using a string here means the worker doesn't have to serialize
    # the configuration object to child processes.
    # - namespace='CELERY' means all celery-related configuration keys
    #   should have a `CELERY_` prefix.
    app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
    
    # Load task modules from all registered Django app configs.
    app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)
    
    
    @app.task(bind=True)
    def debug_task(self):
        print('Request: {0!r}'.format(self.request))

    4、导入Celery实例

    然后,需要将此上述Celery的实例导入到proj/proj/__init__.py 模块中。这样可以确保在Django启动时加载该应用,以便@shared_task装饰器将使用该应用:

    from __future__ import absolute_import, unicode_literals
    
    # This will make sure the app is always imported when
    # Django starts so that shared_task will use this app.
    from .celery import app as celery_app
    
    __all__ = ('celery_app',)

    5、在Django配置文件中配置Celery参数

    位于:proj/proj/settings.py

    ...
    
    CELERY_BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/0' # Broker配置,使用Redis作为消息中间件
    
    CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0' # BACKEND配置,这里使用redis
    
    CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案
    
    ...

    6、创建异步任务

    在每一个app下创建tasks.py文件,如下图所示:

    这样Celery会自动发现每一个app下的tasks.py文件,在这个文件中写入的就是需要执行的异步任务,相当于Worker。

    # Create your tasks here
    from __future__ import absolute_import, unicode_literals
    from celery import shared_task
    
    
    @shared_task
    def add(x, y):
        print(x+y)
        return x + y
    
    
    @shared_task
    def mul(x, y):
        return x * y
    
    
    @shared_task
    def xsum(numbers):
        return sum(numbers)

    7、在Django的视图中添加任务,获取结果

    from django.shortcuts import render,HttpResponse
    from app01.tasks import add,mul
    # Create your views here.
    
    #异步任务
    def celery_test(request):
        #delay相当于将异步任务add加入到Broker
        task = add.delay(4,22)
        #从Backend中获取执行任务的结果
        res = task.get()
        print(res)
        return HttpResponse(task)

    8、执行异步任务

    上述准备工作已经完毕,此时需要启动一个或多个worker进程来监听Broker是否有任务

    #启动Worker 
     celery -A proj worker -l info -P eventlet

    此时,已经监听Broker了;当访问对应url,执行celery_test函数,会执行到add.delay相当于将任务添加到Broker,这样在视图中可以操纵异步任务执行的结果了。

    三、Django中执行定时任务

    1、安装django-celery-beat

    pip install django-celery-beat

    2、Django配置文件添加django-celery-beat

    INSTALLED_APPS = (
            ...,
            'django_celery_beat',
        )

    3、生成对应的表

    python manage.py migrate

    此时,可以看到生成的一些表

     注意,这些任务会自动从每一个app下的tasks中读取,只要是注册过的(用shared_task装饰过)

     定时任务具体的时间需要在上述表中设定好,因为定时任务就是从数据库中这些表中读取的

    4、启动定时任务

    首先,还是需要启Worker,这与异步任务相同

     celery -A proj worker -l info -P eventlet

    然后需要再开启一个进程用于监听Broker里面的定时任务,到一定的时间,Worker执行

    celery -A proj beat -l info -S django

    值得注意的是每添加或修改一个任务,celery beat都需要重启一次


     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shenjianping/p/11820293.html
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