celery--实现异步任务

前戏

已经安装好了celery,redis模块,还安装好了redis服务。

新建两个py文件,一个为task,一个为demo,内容如下。

task.py

import time

def test(name):
    time.sleep(5)
    print(f'hello {name}')
    return f'{name}'

demo.py

from task import test

if __name__ == '__main__':
    test('jack')

这两个文件内容相信大家都能看懂(看不懂也没关系)

执行demo.py会输出hello jack

使用celery实现异步

声明:本人的redis服务和代码都在远程服务器上,本地的pycharm也上连接的远程服务器

修改task.py

import time
from celery import Celery

# 实例化Celery
app = Celery('celery_test', broker='redis://:[email protected]:6379', backend='redis://:[email protected]:6379')
# redis666为redis的密码,前面要加: 后面要加@

@app.task
def test(name):
    time.sleep(5)
    print(f'hello {name}')
    return 'wahaha'

其中的broker是存放缓存任务的。backend是存放缓存任务结果的。这里是存放在redis里。

修改demo.py

from task import test

if __name__ == '__main__':
    # 将任务存放在broker里
    test.delay('jack')  # 这样调用

在服务器上启动celery worker,我的是在虚拟环境里安装的celery,所以要进入到虚拟环境在执行

celery -A task worker -l INFO

也可以加上-c参数  celery worker -A task -c 6 -l INFO

其中 -A task 表示只运行task里的任务。-c 启动的worker数量,这里为6。-l 日志级别,这里为INFO级别。 

 执行demo.py,查看celery的work

celery的配置文件抽取

目录结构如下

apps下的__init__.py内容

from celery import Celery

app = Celery('test_task')

app.config_from_object('apps.celery_conf')

celery_conf.py的内容

BROKER_URL = 'redis://:[email protected]:6379/1'

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://:[email protected]:6379/2'

# 需要导入task1和task2
CELERY_IMPORTS = (
    'apps.task1',
    'apps.task2'
)

task1.py的内容

from  apps import app

@app.task
def add(x,y):
    return x+y

task2.py的内容

from  apps import app

@app.task
def subs(x,y):
    return x-y

demo.py的内容

from apps.task1 import add
from apps.task2 import subs

if __name__ == '__main__':
    add.delay(3,5)
    subs.delay(8,6)

启动celery worker

运行demo.py

celery的常用配置

上面我们创建里celery_conf.py文件,用来存放celery的配置。其他的配置我们也可以写在里面,常用的配置如下

BROKER_URL = 'redis://:[email protected]:6379/1'

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://:[email protected]:6379/2'

# 需要导入task1和task2
CELERY_IMPORTS = (
    'apps.task1',
    'apps.task2'
)

# 时区设置。默认UTC
CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'

# 是否使用本地的时区,False时将使用本地的时区
CELERY_ENABLE_UTC = False

# 重写task的属性,限制tasks模块下的add函数,每秒钟只能执行10次
CELERY_ANNOTATIONS = {'tasks.add':{'rate_limit':'10/s'}}

# 连接错误情况下是否重试发布任务消息,默认为True
CELERY_TASK_PUBLISH_RETRY = False

# 并发的worker数量,也是命令行-c指定的数目
# 事实上并不是worker数量越多越好,保证任务不堆积,加上一些新增任务的预留就可以了
CELERYD_CONCURRENCY = 20

# 每次worker去任务队列中取的任务数量
CELERY_PREFETH_MULTIPLIRE = 5

# 每个worker执行多少次被杀掉
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 200

# 单个任务的最大执行时间
CELERY_TASK_TIME_LIMIT = 60

# celery任务执行结果的超时时间
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 1000

wins下启动worker报错

如果你在wins下执行了 celery worker -A task -l INFO,运行demo.py后,celery报如下错误

这是因为3.x之后的celery不支持wins导致的。我们只需要在安装一个第三方库eventlet就可以了

pip install eventlet

然后我们启动worker就不能以上面的方式启动了,需要加个 -P 参数

celery worker -A task -l INFO -P eventlet

然后执行demo.py,worker就不会报错了

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转载自www.cnblogs.com/zouzou-busy/p/12093739.html