【小沐学Python】Python实现Web服务器（Flask+celery，生产者-消费者）

1、简介

Celery 是一个简单、灵活且可靠的分布式系统，用于 处理大量消息，同时为操作提供 维护此类系统所需的工具。专注于实时处理的任务队列，同时也 支持任务调度。

Celery 拥有庞大而多样化的用户和贡献者社区， 你应该来加入我们的IRC或我们的邮件列表。

Celery 是开源的，并在 BSD 许可证下获得许可。

• celery的架构由三部分组成：

  • 消息中间件（broker）:
    任务调度队列，用于存放task，接收任务生产者发来的消息（即任务），将任务tasks存入队列。Celery 本身不提供队列服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成，官方推荐使用 RabbitMQ 和 Redis。

  • 任务执行单元（worker）
    Worker 是执行任务的处理单元，它实时监控消息队列，获取队列中调度的任务，并执行它。

  • 任务执行结果存储（backend）
    Backend 用于存储任务的执行结果，以供查询。同消息中间件一样，存储也可使用 RabbitMQ, Redis 和 MongoDB 等。

Celery 采用典型生产者和消费者模型。生产者提交任务到任务队列，众多消费者从任务队列中取任务执行。

2、安装和下载

查看安装的库的信息如下：

pip list

2.1 flask

Flask 是一款使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架，它基于 Werkzeug WSGI 工具箱和 Jinja2 模板引擎。Flask 由 Armin Ronacher 开发，其目标是提供一个简单、灵活且易于扩展的框架，可以帮助开发人员快速构建 Web 应用程序。

pip install Flask

2.2 celery

Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列，通过它可以轻松的实现任务的异步处理。
Celery 在执行任务时需要通过一个消息中间件（Broker）来接收和发送任务消息，以及存储任务结果， 一般使用rabbitMQ or Redis。

pip install celery
#pip install -U Celery
#pip install "celery[librabbitmq]"
#pip install "celery[librabbitmq,redis,auth,msgpack]"

2.3 redis

https://redis.io/download/

REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。

Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库，并提供多种语言的 API。

Redis 通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。

安装redis库：

pip install redis

3、功能开发

3.1 创建异步任务的方法

任何被 task 修饰的方法都会被创建一个 Task 对象，变成一个可序列化并发送到远程服务器的任务；

3.1.1 使用默认的参数

@celery.task
def function_name():
    pass

示例如下：

app = Celery('tasks', backend='redis://localhost', broker='pyamqp://')

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

或

from celery.utils.log import get_task_logger
logger = get_task_logger(__name__)

@app.task
def add(x, y):
    logger.info('Adding {0} + {1}'.format(x, y))
    return x + y

3.1.2 指定相关参数

@celery.task(bind=True, name='name')
def function_name():
    pass

示例如下：

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。
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

# 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，也可以通过max_retries属性来指定最大重试次数

或

logger = get_task_logger(__name__)

@app.task(bind=True)
def add(self, x, y):
    logger.info(self.request.id)

3.1.3 自定义Task基类

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()

或

import celery

class MyTask(celery.Task):

    def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):
        print('{0!r} failed: {1!r}'.format(task_id, exc))

@app.task(base=MyTask)
def add(x, y):
    raise KeyError()

3.2 调用异步任务的方法

3.2.1 app.send_task

send_task 在发送的时候是不会检查 tasks.add 函数是否存在的，即使为空也会发送成功，所以 celery 执行是可能找不到该函数报错；

# tasks.py
from celery import Celery
app = Celery()

def add(x, y):
    return x+y

# app.py
app.send_task('tasks.add',args=[3,4])  # 参数基本和apply_async函数一样

3.2.2 Task.delay

delay 方法是 apply_async 方法的简化版，不支持执行选项，只能传递任务的参数。

# tasks.py
from celery import Celery
app = Celery()

@app.task
def add(x, y, z=0):
    return x + y

# app.py
add.delay(30, 40, z=5)	# 包括位置参数和关键字参数

3.2.3 Task.apply_async

apply_async 支持执行选项，它会覆盖全局的默认参数和定义该任务时指定的执行选项，本质上还是调用了 send_task 方法；

# tasks.py
from celery import Celery
app = Celery()

@app.task
def add(x, y, z=0):
    return x + y

# app.py
add.apply_async(args=[30,40], kwargs={
    
    'z':5})

3.3 获取任务结果和状态

由于 celery 发送的都是去其他进程执行的任务，如果需要在客户端监控任务的状态，有如下方法：

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

4、入门示例（celery）

4.1 新建任务task

• tasks.py

from celery import Celery

#消息中间件（使用的redis）
broker = 'redis://localhost:6379/1'
#结果存储（使用的redis）
backend = 'redis://localhost:6379/2'
#实例化Celery对象
app = Celery(
    'celeryDemo',
    broker=broker,
    backend=backend
)

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

4.2 新建应用app

• app.py

from tasks import add

if __name__ == '__main__':
    print('task start....')
    result = add.delay(2,3)
    print('task end....')
    print(result)

或者

#coding=utf-8
from tasks import add

if __name__ == '__main__':

    # delay与apply_async生成的都是AsyncResult对象
    res = add.apply_async((123, 100))
    if res.successful():
        result = res.get()
        print(result)
    elif res.failed():
        print('任务失败')
    elif res.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif res.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif res.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

4.3 执行命令

（1）运行redis服务器：
命令行执行如下程序。

redis-server.exe

（2）运行worker端:

##常规启动Worker 
#celery -A tasks worker --loglevel=INFO 

##Windows下启动Worker 
#pip install eventlet 
#celery -A tasks worker --loglevel=INFO -P eventlet 
#celery -A tasks worker -l info -P eventlet  -c 10

celery -A tasks worker -l info -P threads

（3）运行 app.py文件：

python app.py

5、更多示例（celery）

5.1 例子1

• config.py

# config.py
# 设置配置
BROKER_URL =  'amqp://username:password@localhost:5672/yourvhost'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'msgpack'
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ["msgpack"]
CELERY_DEFAULT_QUEUE = "default"   
CELERY_QUEUES = {
    
    
    "default": {
    
     # 这是上面指定的默认队列
        "exchange": "default",
        "exchange_type": "direct",
        "routing_key": "default"
    }
}

• tasks.py

# tasks.py
from app import celery

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

@celery.task(name="sub")
def sub(x, y):
    return x - y

• app.py

# app.py --- 初始化celery对象 
from celery import Celery
import config
from task import add, sub

celery = Celery(__name__, include=["task"]) # 设置需要导入的模块
# 引入配置文件
celery.config_from_object(config)

if __name__ == '__main__':
    add.apply_async((2,2), 
        routing_key='default',
        priority=0,
        exchange='default')

5.2 例子2

• config.py

# coding: utf-8
from celery import Celery

celery_broker = 'amqp://[email protected]//'
celery_backend = 'amqp://[email protected]//'

# Add tasks here
CELERY_IMPORTS = (
    'tasks',
)

app = Celery('celery', broker=celery_broker, 
backend=celery_backend, include=CELERY_IMPORTS)

app.conf.update(
    CELERY_ACKS_LATE=True,  # 允许重试
    CELERY_ACCEPT_CONTENT=['pickle', 'json'],
    CELERY_TASK_SERIALIZER='json',
    CELERY_RESULT_SERIALIZER='json',
    # 设置并发worker数量
    CELERYD_CONCURRENCY=4, 
    # 每个worker最多执行500个任务被销毁，可以防止内存泄漏
    CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD=500, 
    BROKER_HEARTBEAT=0,  # 心跳
    CELERYD_TASK_TIME_LIMIT=12 * 30,  # 超时时间
)

# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = True
# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    
    
    'sub': {
    
    
        'task': 'tasks.sub',
        'schedule': timedelta(seconds=3),
        # 每周一早八点
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), 
        'args': (300, 150),
    }
}

• tasks.py

#coding=utf-8
from config import app
from celery.signals import worker_process_init, worker_process_shutdown

@worker_process_init.connect
def init_worker(*args, **kwargs):
    # 初始化资源
    pass

@worker_process_shutdown.connect
def release_worker(*args, **kwargs):
    # 释放资源
    pass


# 普通函数装饰为 celery task
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

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

• main.py

#coding=utf-8

import time
from tasks import add

if __name__ == '__main__':
    a = time.time()
    # delay与apply_async生成的都是AsyncResult对象
    async = add.apply_async((1, 100))
    if async.successful():
        result = async.get()
        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')

5.3 例子3

• task1.py

# -*- coding: utf-8 -*-

# 使用celery
import time
from celery import Celery
import redis

# 创建一个Celery类的实例对象
app = Celery('celery_demo', broker='redis://127.0.0.1:6379/15')

@app.task
def add(a, b):
    count = a + b
    print('任务函数正在执行....')
    time.sleep(1)
    return count

• app1.py

import time
from task1 import add


def notity(a, b):
    result = add.delay(a, b)
    return result


if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        result = notity(i, 100)
        print(result)

先执行celery命令：

celery -A task1 worker -l info -P eventlet

再执行worker命令：

python app1.py

5.4 例子4

• celery_config.py

#-*-coding=utf-8-*-
from __future__ import absolute_import

from celery.schedules import crontab
# 中间件
BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/6'# 结果存储CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://:127.0.0.1:6379/5' 
# 默认worker队列
CELERY_DEFAULT_QUEUE = 'default'
# 异步任务
CELERY_IMPORTS = (
    "tasks"
)

from datetime import timedelta
# celery beat
CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    
    
    'add':{
    
    
        'task':'tasks.add',
        'schedule':timedelta(seconds=10),
        'args':(1,12)
    },
    # 每10s执行一次
    'task1': {
    
    
        'task': 'tasks.add',
        'schedule': timedelta(seconds=10),
        'args': (2, 8)
    },
    # 每天15:00执行
    'task2': {
    
    
        'task': 'tasks.add',
        'schedule': crontab(hour=15, minute=0),
        'args': (9, 9)
    }
}

• celery_app.py

from __future__ import absolute_import
from celery import Celery

app = Celery('celery_app')
app.config_from_object('celery_config')

• tasks.py

from celery_app import app

@app.task(queue='default')
def add(x, y):
    return x + y

@app.task(queue='default')
def sub(x, y):
    return x - y

• app.py

import sys, os

# sys.path.append(os.path.abspath('.'))
sys.path.append(os.path.abspath('..'))
from tasks import add

def add_loop():
    ret = add.apply_async((1, 2), queue='default')
    print(type(ret))
    return ret

if __name__ == '__main__':
    ret = add_loop()
    print(ret.get())
    print(ret.status)

• 运行命令
  （1）终端输入：celery -A celery_app worker -Q default --loglevel=info
  （2）终端输入：celery -A celery_app beat
  （3）终端执行：python app.py

• 启动worker

celery -A celery_app worker --loglevel=info
#celery -A celery_app worker --loglevel=info --concurrency=10

• 启动定时任务配置：

celery -A celery_app beat --loglevel=info

• 同时启动worker和beat：

celery -A celery_app worker --beat --loglevel=info

6、扩展示例（celery+flask）

flask是一个阻塞式的框架。这里的“阻塞”是指flask处理请求的时候，一次只能处理一个，当多个requests过来，flask会说，大家不要急，一个一个来。

6.1 例子1

• mycelery.py

from celery import Celery

def make_celery(app):
    celery = Celery(      #实例化Celery
        'tasks',
        broker='redis://localhost:6379/1',      #使用redis为中间人
        backend='redis://localhost:6379/2'      #结果存储
    )
    class ContextTask(celery.Task):    #创建ContextTask类并继承Celery.Task子类
        def __call__(self, *args, **kwargs): 
            with app.app_context():     #和Flask中的app建立关系
                return self.run(*args, **kwargs) #返回任务
    celery.Task = ContextTask     #异步任务实例化ContextTask
    return celery        #返回celery对象

• tasks.py

import time
from app import celery

@celery.task   #使用异步任务装饰器task
def add(x, y):
    time.sleep(5)  #休眠5秒
    return x + y

• app.py

from flask import Flask
import tasks
from mycelery import make_celery

app = Flask(__name__)
celery = make_celery(app)    #调用make_celery方法并传入app使celery和app进行关联

@app.route('/')
def hello():
    tasks.add.delay(1,2)    #调用tasks文件中的add()异步任务方法
    return '请求正在后台处理中，您可以去处理其他事情'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在终端执行如下代码运行Celery命令：

celery -A tasks worker -l info -P eventlet  -c 10

启动Flask程序，访问http://127.0.0.1:5000/后在终端查Worker服务：

http://127.0.0.1:5000

6.2 例子2

• main.py

from flask import Flask
from celery import Celery
from celery.result import AsyncResult
import time
 
app = Flask(__name__)
# 用以储存消息队列
app.config['CELERY_BROKER_URL'] = 'redis://127.0.0.1:6379/11'
# 用以储存处理结果
app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'] = 'redis://127.0.0.1:6379/12'
 
celery_ = Celery(app.name, broker=app.config['CELERY_BROKER_URL'], backend=app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'])
celery_.conf.update(app.config)
 
@celery_.task
def task_add(arg1, arg2):
     # 两数相加
     time.sleep(10)
     return arg1+arg2
 
@app.route("/sum/<arg1>/<arg2>")
def route_sum(arg1,arg2):
    # 发送任务到celery,并返回任务ID,后续可以根据此任务ID获取任务结果
    result = task_add.delay(int(arg1),int(arg2))
    return result.id
 
@app.route("/get_result/<result_id>")
def route_result(result_id):
    # 根据任务ID获取任务结果
    result = celery_.AsyncResult(id=result_id)
    return str(result.get())

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

在终端执行如下代码运行Celery命令：

celery -A main.celery_ worker -l info -P eventlet  -c 10

启动Flask程序，访问http://127.0.0.1:5000/后在终端查Worker服务：

http://127.0.0.1:5000

通过链接发送任务,并获得任务ID:

http://127.0.0.1:5000/sum/1/2

通过下面这个链接可以获得任务结果:

http://127.0.0.1:5000/get_result/105fb6d4-67ae-46ab-8c84-77381821a43c

另外可以通过flower模块来监控celery的任务:

flower --basic_auth=admin:admin --broker=redis://127.0.0.1:6379/0 --address=0.0.0.0 --port=5556
# celery flower --broker=redis://localhost:6379/6
http://127.0.0.1:5556

6.3 例子3

• main.py

from flask import Flask, jsonify
from celery import create_app, shared_task

app = Flask(__name__)
app.config.update(
    CELERY_BROKER_URL='redis://localhost:6379/0',
    CELERY_RESULT_BACKEND='redis://localhost:6379/0'
)

celery = create_app(app)

@shared_task(bind=True)
def add(self, x, y):
    return x + y

@app.route('/')
def index():
    return 'Hello, World!'

@app.route('/add/<int:x>/<int:y>')
def add_route(x, y):
    task = add.delay(x, y)
    return jsonify({
    
    'task_id': task.id})

@app.route('/result/<task_id>')
def get_result_route(task_id):
    task = add.AsyncResult(task_id)
    if task.state == 'SUCCESS':
        return jsonify({
    
    'result': task.result})
    else:
        return jsonify({
    
    'status': task.state})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

结语

如果您觉得该方法或代码有一点点用处，可以给作者点个赞，或打赏杯咖啡；╮(￣▽￣)╭
如果您感觉方法或代码不咋地//(ㄒoㄒ)//，就在评论处留言，作者继续改进；o_O???
如果您需要相关功能的代码定制化开发，可以留言私信作者；(✿◡‿◡)
感谢各位大佬童鞋们的支持！( ´ ▽´ )ﾉ ( ´ ▽´)っ！！！