s1.py(配置任务文件)
from celery import Celery import time my_task = Celery("tasks", broker="redis://127.0.0.1:6379", backend="redis://127.0.0.1:6379") # 为应用创建任务,func1 @my_task.task(name="Celery.celery.s1.func2") # 指定任务路径（坑） def func2(x, y): time.sleep(3) print("2222222222222222222") return x+y
s2.py(执行异步文件)
from celery.result import AsyncResult from Celery.celery.s1 import func2, my_task import time if __name__ == '__main__': # 将任务交给Celery的Worker执行 res = func2.delay(2 ,3) # 异步获取任务返回值 for i in range(100): time.sleep(1) async_task = AsyncResult(id=res.id ,app=my_task) print("async_task.id" ,async_task.id) # 判断异步任务是否执行成功 if async_task.successful(): # 获取异步任务的返回值 result = async_task.get() print(result) print("执行成功") break else: print("任务还未执行完成")
##### 以下是相关参数
@celery.task(bind=True, name='name') def function_name(): pass # task方法参数 name:可以显式指定任务的名字；默认是模块的命名空间中本函数的名字。 serializer：指定本任务的序列化的方法； bind:一个bool值，设置是否绑定一个task的实例，如果绑定，task实例会作为参数传递到任务方法中，可以访问task实例的所有的属性，即前面反序列化中那些属性 base:定义任务的基类，可以以此来定义回调函数，默认是Task类，我们也可以定义自己的Task类 default_retry_delay：设置该任务重试的延迟时间，当任务执行失败后，会自动重试，单位是秒，默认3分钟； autoretry_for：设置在特定异常时重试任务，默认False即不重试； retry_backoff：默认False，设置重试时的延迟时间间隔策略； retry_backoff_max：设置最大延迟重试时间，默认10分钟，如果失败则不再重试； retry_jitter：默认True，即引入抖动，避免重试任务集中执行；
# 当bind=True时，add函数第一个参数是self，指的是task实例 @task(bind=True) # 第一个参数是self，使用self.request访问相关的属性 def add(self, x, y): try: logger.info(self.request.id) except: self.retry() # 当任务失败则进行重试
import celery class MyTask(celery.Task): # 任务失败时执行 def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo): print('{0!r} failed: {1!r}'.format(task_id, exc)) # 任务成功时执行 def on_success(self, retval, task_id, args, kwargs): pass # 任务重试时执行 def on_retry(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo): pass @task(base=MyTask) def add(x, y): raise KeyError() #方法相关的参数 exc:失败时的错误的类型； task_id:任务的id； args:任务函数的参数； kwargs:键值对参数； einfo:失败或重试时的异常详细信息； retval:任务成功执行的返回值；
4:TASK的一般属性:
Task.name:任务名称；
Task.request：当前任务的信息；
Task.max_retries：设置重试的最大次数
Task.throws：预期错误类的可选元组，不应被视为实际错误，而是结果失败；
Task.rate_limit：设置此任务类型的速率限制
Task.time_limit：此任务的硬限时（以秒为单位）。
Task.ignore_result：不存储任务状态。默认False；
Task.store_errors_even_if_ignored：如果True，即使任务配置为忽略结果，也会存储错误。
Task.serializer：标识要使用的默认序列化方法的字符串。
Task.compression：标识要使用的默认压缩方案的字符串。默认为task_compression设置。
Task.backend：指定该任务的结果存储后端用于此任务。
Task.acks_late：如果设置True为此任务的消息将在任务执行后确认 ，而不是在执行任务之前（默认行为），即默认任务执行之前就会发送确认；
Task.track_started：如果True任务在工作人员执行任务时将其状态报告为“已启动”。默认是False；
获取任务结果和状态:
r = task.apply_async() r.ready() # 查看任务状态，返回布尔值, 任务执行完成, 返回 True, 否则返回 False. r.wait() # 会阻塞等待任务完成, 返回任务执行结果，很少使用； r.get(timeout=1) # 获取任务执行结果，可以设置等待时间，如果超时但任务未完成返回None； r.result # 任务执行结果，未完成返回None； r.state # PENDING, START, SUCCESS，任务当前的状态 r.status # PENDING, START, SUCCESS，任务当前的状态 r.successful # 任务成功返回true r.traceback # 如果任务抛出了一个异常，可以获取原始的回溯信息
自定义发布者,交换机,路由键, 队列, 优先级,序列方案和压缩方法:
task.apply_async((2,2), compression='zlib', serialize='json', queue='priority.high', routing_key='web.add', priority=0, exchange='web_exchange')