起步
在 《分布式任务队列celery使用说明》 中介绍了在 python 中使用 celery 来实验异步任务和定时任务功能。本文介绍如何在 django 中使用 celery。
安装
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pip install django-celery
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这个命令使用的依赖是 celery 3.x 的版本，所以会把我之前安装的 4.x 卸载，不过对功能上并没有什么影响。我们也完全可以仅用celery在django中使用，但使用 django-celery 模块能更好的管理 celery。
使用
可以把有关 celery 的配置放到 settings.py 里去，但我比较习惯单独一个文件来放，然后在 settings.py 引入进来：
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# celery_config.py
import djcelery
import os
os.environ.setdefault('forked_by_multiprocessing', '1')
djcelery.setup_loader()
broker_url = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
celery_result_backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
# utc
celery_enable_utc = true
celery_timezone = 'asia/shanghai'
celery_imports = (
'app.tasks',
)
# 有些情况可以防止死锁
celery_force_execv = true
# 设置并发的worker数量
celeryd_concurrency = 4
# 任务发送完成是否需要确认，这一项对性能有一点影响
celery_acks_late = true
# 每个worker执行了多少任务就会销毁，防止内存泄露，默认是无限的
celeryd_max_tasks_per_child = 40
# 规定完成任务的时间
celeryd_task_time_limit = 15 * 60 # 在15分钟内完成任务，否则执行该任务的worker将被杀死，任务移交给父进程
# 设置默认的队列名称，如果一个消息不符合其他的队列就会放在默认队列里面，如果什么都不设置的话，数据都会发送到默认的队列中
celery_default_queue = "default"
# 设置详细的队列
celery_queues = {
"default": { # 这是上面指定的默认队列
"exchange": "default",
"exchange_type": "direct",
"routing_key": "default"
},
"beat_queue": {
"exchange": "beat_queue",
"exchange_type": "direct",
"routing_key": "beat_queue"
}
}
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配置文件中设置了 celery_imports 导入的任务，所以在django app中创建相应的任务文件：
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# app/tasks.py
from celery.task import task
import time
class testtask(task):
name = 'test-task' # 给任务设置个自定义名称
def run(self, *args, **kwargs):
print('start test task')
time.sleep(4)
print('args={}, kwargs={}'.format(args, kwargs))
print('end test task')
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在 settings.py 添加：
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installed_apps = [
# ...
'djcelery',
]
# celery
from learn_django.celery_config import *
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触发任务或提交任务可以在view中来调用：
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# views.py
from django.http import httpresponse
from app.tasks import testtask
def test_task(request):
# 执行异步任务
print('start do request')
t = testtask()
t.delay()
print('end do request')
return httpresponse('ok')
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启动 woker 的命令是：
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python manage.py celery worker -l info
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再启动django，访问该view，可以看到任务在worker中被消费了。
定时任务
在celery的配置文件 celery_config.py 文件中添加：
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celerybeat_schedule = {
'task1-every-1-min': { # 自定义名称
'task': 'test-task', # 与任务中name名称一致
'schedule': datetime.timedelta(seconds=5),
'args': (2, 15),
'options': {
'queue': 'beat_queue', # 指定要使用的队列
}
},
}
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通过 options 的 queque 来指定要使用的队列，这里需要单独的队列是因为，如果所有任务都使用同一队列，对于定时任务来说，任务提交后会位于队列尾部，任务的执行时间会靠后，所以对于定时任务来说，使用单独的队列。
启动 beat:
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python manage.py celery beat -l info
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监控工具 flower
如果celery中的任务执行失败了，有些场景是需要对这些任务进行监控， flower 是基于 tornado 开发的web应用。安装用 pip install flower ；启动它可以是：
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python manage.py celery flower
# python manage.py celery flower --basic_auth=admin:admin
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用浏览器访问 http://localhost:5555 即可查看:
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：http://www.hongweipeng.com/index.php/archives/1680/