Celery介绍
github地址：GitHub - celery/celery: Distributed Task Queue (development branch)
文档地址：Celery - Distributed Task Queue — Celery 5.3.6 documentation
1.1 Celery是什么
celery时一个灵活且可靠的处理大量消息的分布式系统，可以在多个节点之间处理某个任务
celery时一个专注于实时处理的任务队列，支持任务调度
celery是开源的，有很多的使用者
celery完全基于python语言编写的
celery本质上是一个【分布式的异步任务调度框架】，类似于Apache的airflow
celery只是用来调度任务的，但是它本身并不具备存储任务的功能，而调度任务的时候肯定是要把任务存起来，因此要使用celery的话，还需要搭配一些具有存储、访问功能的工具，比如：消息队列、Redis缓存、数据库等。官方推荐是消息队列RabbitMQ，我们使用Redis
同步调用函数 --》add--》执行5s钟--》数据返回了
异步调用函数--》add--》执行5s钟--》执行完的数据，找个地方存起来
调用方--》去存的地方看一下--》任务有没有执行完
1.2 应用场景
1）异步任务
视频转码、邮件发送、消息推送等一些耗时操作
2）定时任务
定时推送消息、定时爬取一些数据、定时统计一些数据
3）延时任务
提交任务后，等一段时间再执行任务
1.3 celery架构
celery架构，它采用典型的生产者-消费者模式，主要由以下部分组成
生产者生产---消费者进行消费
producer:它负责把任务提交到broker钟
celery Beat:会读取文件、周期性的向broker中提交任务
broker:消息中间件，放任务的地点，celery本身不提供，借助redis等消息队列
worker:工人、消费者，负责从消息中间件中取出任务--》执行
backend:worker执行完，会有结果，结果存储再backend，celery不提供，借助redis等消息队列。
Celery使用
2.1 安装
pip install celery
使用redis作为消息队列
pip install redis
如果是Windows系统还需要安装eventlet
pip install eventlet
2.2 使用
创建main.py文件
import time
from celery import Celery
# 任务消息队列
broker = "redis://127.0.0.1:6379/1"
# 结果消息队列
backend = "redis://127.0.0.1:6379/2"
# 实例化app对象
app = Celery("demo", broker=broker, backend=backend)
# 编写任务
@app.task # 被装饰器装饰了，才是celery任务
def add(a, b):
print("a+b的结果是", a + b)
time.sleep(1) # 模拟耗时
return a + b
创建add_task.py文件编写消费者代码
"""这个程序用来提交任务 producer"""
from main import add
# # 同步任务
# res = add(1, 2)
# print(res)
# 异步任务
# 像消息队列中提交了一个任务，计算1+5的任务，但是没有执行 ceec680b-e0fb-4636-9244-1fa7ca0c570c
res = add.delay(1, 5) # 没有耗时，直接返回，但是没有返回值，而是返回一个uuid号
print(res)
# 启动worker 再终端使用命令启动，执行完成后会把结果存到redis的2库中
# win :celery -A main worker -l info -P eventlet
# mac/linux:celery -A main worker -l info启动worker需要再终端下方进行启动
win :celery -A main worker -l info -P eventlet
mac/linux:celery -A main worker -l info
如果报错celery库找不到的问题，使用python -m celery -A main worker -l info -P eventlet进行启动
2.3 包结构
后续的项目越来越大，task任务越来越多，希望把任务拆分再多个py文件中
目录结构
celery.py
import time
from celery import Celery
# 任务消息队列
broker = "redis://127.0.0.1:6379/1"
backend = "redis://127.0.0.1:6379/2"
# 实例化app对象
app = Celery("demo", broker=broker, backend=backend,
include=['celery_task.crawl_task', 'celery_task.user_task', 'celery_task.order_task'])
# 任务分到不同的py文件中
user_task.py
import time
from .celery import app
@app.task
def send_email(to):
print("发送邮件")
time.sleep(3)
print(f"向{to}发送邮件成功")
return f"向{to}发送邮件成功"
order_task.py
import time
from .celery import app
@app.task
def pay_order():
print("开始下单")
time.sleep(5)
print("下单完成")
return "下单完成"
crawl_task.py
import time
from .celery import app
@app.task
def crawl_baidu():
print("开始爬虫百度")
time.sleep(2)
print("爬虫完毕百度")
return "爬虫完毕百度"
@app.task
def crawl_dewu():
print("开始爬虫得物")
time.sleep(2)
print("爬虫完毕百度")
return "爬虫完毕得物"
add_task.py
from celery_task.crawl_task import crawl_baidu
res = crawl_baidu.delay() # 没有参数，这里就不传
print(res) # 得到uuidget_result.py(查询是否被执行)
from .celery_task.celery import app
from celery.result import AsyncResult
id = "你的任务uuid"
if __name__ == '__main__':
result = AsyncResult(id=id, app=app)
if result.successful():
result = result.get()
print(result)
elif result.failed():
print("任务失败")
elif result.status == "PENDING":
print("任务等待被执行")
elif result.status == "RETRY":
print("任务异常后正在重试")
elif result.status == "STARTED":
print("任务已经开始被执行")
启动worker命令
celery -A celery_task(包名） worker -l info -P eventlet
异步任务-延时任务-定时任务
异步任务
上述介绍的均为异步任务
使用delay()
延时任务
from celery_task.user_task import send_email
from datetime import datetime, timedelta
eta = datetime.utcnow() + timedelta(seconds=5) # 默认时区为utc时区
res = send_email.apply_async(args=['邮箱'], eta=eta)
print(res)apply_async(args=['参数'],eta=延时时间)
如果延迟任务提交了，但是worker没启动，等延迟的时间，worker再启动，任务会立马启动
定时任务
在celery.py中
import time
from celery import Celery
# 任务消息队列
broker = "redis://127.0.0.1:6379/1"
backend = "redis://127.0.0.1:6379/2"
# 实例化app对象
app = Celery("demo", broker=broker, backend=backend,
include=['celery_task.crawl_task', 'celery_task.user_task', 'celery_task.order_task'])
# 任务分到不同的py文件中
# 加入定时任务
# 指定了时区，中国时区，以后延时任务
app.conf.timezone = "Asia/Shanghai"
app.conf.enable_utc = False
# 每隔5s爬取百度
from datetime import datetime, timedelta
app.conf.beat_schedule = {
'low-task': {
'task': 'celery_task.crawl_task.crawl_baidu',
'schedule': timedelta(seconds=5), # 每5秒发送一次
'args': () # 参数
}
}
# 必须启动beat
启动beat命令
celery -A celery_task beat -l info
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