celery的介绍和使用

celery介绍

celery是一个异步任务框架,它可以执行异步任务、延迟任务、定时任务

异步任务框架简述:

1)celery可以不依赖任何服务器,通过自身命令,启动服务(内部支持socket)
2)celery服务为为其他项目服务提供异步解决任务需求的
注:会有两个服务同时运行,一个是项目服务,一个是celery服务,项目服务将需要异步处理的任务交给celery服务,celery就会在需要时异步完成项目的需求

Celery架构

Celery的架构由三部分组成,消息中间件(message broker)、任务执行单元(worker)和 任务执行结果存储(task result store)组成。

image

消息中间件

Celery本身不提供消息服务,但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括,RabbitMQ, Redis等等

任务执行单元

Worker是Celery提供的任务执行的单元,worker并发的运行在分布式的系统节点中。

任务结果存储

Task result store用来存储Worker执行的任务的结果,Celery支持以不同方式存储任务的结果,包括AMQP, redis等

使用场景

异步执行:解决耗时任务,将耗时操作任务提交给Celery去异步执行,比如发送短信/邮件、消息推送、音视频处理等等

延迟执行:解决延迟任务

定时执行:解决周期(周期)任务,比如每天数据统计

Celery的安装配置

pip install celery gevent

windows环境下启动celery

# module为python module名
celery -A <module> worker -l info -P gevent

celery执行异步任务

采用包架构封装(多任务结构)

在项目文件project下新建一个celery包

project
    ├── celery_task  	# celery包
    │   ├── __init__.py # 包文件
    │   ├── celery.py   # celery连接和配置相关文件,且名字必须叫celery.py
    │   └── tasks.py    # 所有任务函数
    ├── add_task.py  	# 添加任务
    └── get_result.py   # 获取结果

celery.py

# 导入模块
from celery import Celery
# 指定任务中间件和任务处理仓库为redis里的第一个库,后面1表示第一个,2表示第二个。
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
# backend='redis://:123456@127.0.0.1:6379/1' redis加密码写法
# include列表里表示celery_task包里的task.py交给app处理
app = Celery(__name__,broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])

task.py

from .celery import app
import time
@app.task #添加该装饰器表示这个函数任务使用了celery框架的异步处理
def add(n, m):
    print(n)
    print(m)
    time.sleep(10)
    print('n+m的结果:%s' % (n + m))
    return n + m

@app.task
def low(n, m):
    print(n)
    print(m)
    print('n-m的结果:%s' % (n - m))
    return n - m

add_task.py
这个py文件是用来添加任务的,可以建在任意位置

from celery_task import tasks

# 添加立即执行任务
t1 = tasks.add.delay(10, 20)
t2 = tasks.low.delay(100, 50)
print(t1) # 获取的就是这个任务的id号


# 添加延迟任务
from datetime import datetime, timedelta
eta=datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10)
tasks.low.apply_async(args=(200, 50), eta=eta)

get_result.py
这个py文件是用来获取任务处理的结果的

from celery_task.celery import app

from celery.result import AsyncResult

id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5' #输入任务的id号
if __name__ == '__main__':
    async = AsyncResult(id=id, app=app)
    if async.successful(): #如果这个任务执行成功
        result = async.get() #得到结果
        print(result)
    elif async.failed():
        print('任务失败')
    elif async.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif async.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif async.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

celery执行延迟任务

在add_task.py里书写:

# 添加延迟任务
from datetime import datetime, timedelta
# datetime.utcnow()表示获取当前的utc时间,timedelta(seconds=10)表示加10秒timedelta括号里之后是时间类型,可以相加减
eta=datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10)
# 使用的是apply_async这个方法,tasks.add这个是函数名,args括号里是函数add需要传的参数,eta必须是utc时间
tasks.add.apply_async(args=(200, 50), eta=eta)

celery执行定时任务

将celery.py添加以下定时配置

# 导入模块
from celery import Celery
# 指定任务中间件和任务处理仓库为redis里的第一个库,后面1表示第一个,2表示第二个。
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
# backend='redis://:123456@127.0.0.1:6379/1' redis加密码写法
# include列表里表示celery_task包里的task.py交给app处理
app = Celery(__name__,broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])


# 定时任务配置
# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False

# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    'add-task': {
        'task': 'celery_task.tasks.add',  # celery_task.tasks.low这个是你函数任务的位置,task是固定的
        'schedule': timedelta(seconds=3), # 每隔三秒执行一次
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': (300, 150), # 函数任务需要传入的参数
    }
}

然后在终端下cd到scripts文件夹

执行celery -A celery_task beat
表示开始定时发布任务

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