环境准备
- python3.5.4
- windows redis
- pip install celery
- pip install redis
windows下启动redirs server
redis-server.exe redis.windows.conf
celery配置
项目的settings.py文件修改:
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# celery 设置
# celery中间人 redis://redis服务所在的ip地址:端口/数据库号
broker_url = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# celery结果返回,可用于跟踪结果
celery_result_backend = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# celery内容等消息的格式设置
celery_accept_content = [ 'application/json' , ]
celery_task_serializer = 'json'
celery_result_serializer = 'json'
# celery时区设置,使用settings中time_zone同样的时区
celery_timezone = time_zone
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项目文件夹下添加celery.py文件:
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# coding:utf-8
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from celery import celery
import os
# 获取当前文件夹名,即为该django的项目名
project_name = os.path.split(os.path.abspath( '.' ))[ - 1 ]
project_settings = '%s.settings' % project_name
# 设置环境变量
os.environ.setdefault( 'django_settings_module' , project_settings)
# 实例化celery,网上很多教程这里都是没有设置broker造成启动失败
app = celery( 'tasks' , broker = 'redis://127.0.0.1:6379/0' )
# 使用django的settings文件配置celery
app.config_from_object( 'django.conf:settings' )
# celery加载所有注册的应用
app.autodiscover_tasks( lambda : settings.installed_apps)
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项目的init.py文件修改:
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# 引入celery实例对象
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from .celery import app as celery_app
__all__ = ['celery_app]
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测试代码
- 如:在app01(项目名)/tasks.py:
- 关于task,并不是一定要把所有的task放在tasks.py,可以放在其他类里面,只要在函数上加@task即可
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import time
from celery import task
@task
def add(a,b):
print ( "这是任务开始" )
print (a + b)
time.sleep( 10 )
print ( "这是任务结束" )
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url配置如下:
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path( 'add' , views.add, name = "add" )
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view代码
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from . import tasks
def add(request, * args, * * kwargs):
tasks.add.delay( 1 , 2 )
result = { 'code' : 0 , 'msg' : '这是一个后台任务' }
return jsonresponse(result)
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再次配置
在manger.py目录执行下面的代码,注意网上的资料大部分执行的命令有问题,造成启动报错,比如这个就是错误的, python manage.py celery -a celery worker --loglevel=info
,请用下面的命令
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celery - a djangoapi worker - - pool = solo - l info
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启动项目, python manager.py runserver 0.0.0.0:8081
运行项目
访问add
查看关键日志
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[tasks]
. api.base.baseviewtask.task_run
. api.tasks.add
[ 2019 - 04 - 07 13 : 26 : 02 , 855 : info / mainprocess] connected to redis: / / 127.0 . 0.1 : 6379 / 0
[ 2019 - 04 - 07 13 : 26 : 02 , 869 : info / mainprocess] mingle: searching for neighbors
[ 2019 - 04 - 07 13 : 26 : 03 , 911 : info / mainprocess] mingle: all alone
[ 2019 - 04 - 07 13 : 26 : 03 , 926 : warning / mainprocess] e:\app\python35\lib\site - packages\celery\fixups\django.py: 202 : userwarning: using settings.debug leads to a memory leak, never use this setting in production environments!
warnings.warn( 'using settings.debug leads to a memory leak, never '
[ 2019 - 04 - 07 13 : 26 : 03 , 926 : info / mainprocess] celery@pc - 20181208qwqo ready.
[ 2019 - 04 - 07 13 : 29 : 56 , 889 : info / mainprocess] received task: api.tasks.add[ 9fd98fd0 - 50ae - 427f - 8f33 - 52d1e4b43068 ]
[ 2019 - 04 - 07 13 : 29 : 56 , 894 : warning / mainprocess] 这是任务开始
[ 2019 - 04 - 07 13 : 29 : 56 , 895 : warning / mainprocess] 3
[ 2019 - 04 - 07 13 : 30 : 06 , 896 : warning / mainprocess] 这是任务结束
[ 2019 - 04 - 07 13 : 30 : 06 , 898 : info / mainprocess] task api.tasks.add[ 9fd98fd0 - 50ae - 427f - 8f33 - 52d1e4b43068 ] succeeded in 10.0s : none
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其他
如何结合前端,如ajax来联合使用?
- 表中我加了个extend字段,每次在执行耗时任务后,页面按钮根据extend字段值进行判断
- 如1表示执行中,0表示没有执行,2执行完成,来判定按钮是否可以再次点击等
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。
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