安装

pip install celery

简单使用

安装完celery后，会生成一个可执行文件：celery，与pip命令在一个目录下，也就是scripts下。

注意：celery官方不支持在windows上启动，如果确需要在windows上启动服务，需要使用一个第三方模块：eventlet支持
pip install eventlet

启动命令

4.x之前版本
Linux:
celery worker -A 模块名 -l info

windows:
celery -A 模块名 worker -l info -P eventlet

4.x之后版本
Linux:
celery -A 模块名 worker -l info

windows:
celery -A 模块名 worker -l info -P eventlet

# 命令说明：
-A 指定模块名，也就是需要做分步式的模块
-l info  日志级别，info就是最普通的info级别
-P 只在windows环境下使用，linux不需要

测试

建一个celery_main.py文件

import celery
import time

# 提交的异步任务会放到broker中
broker = 'redis://192.168.0.2:6379/1'
# 执行完的结果，会被放到backend中
backend = 'redis://192.168.0.2:6379/2'

# 类实例化得到对象，第一个是指定任务名
app = celery.Celery('test', broker=broker, backend=backend)


@app.task
def add(a, b):
    # 模拟延迟
    time.sleep(5)
    return a + b

启动服务

# 先进入到celery_main.py目录下，再执行下面的启动命令
celery -A celery_main worker -l info -P eventlet

获取任务ID号

创建了commit_process.py文件

# 提交任务
from celery_main import add

# 异步调用
res = add.delay(1, 2)
print(res)  # c71ca743-72d2-45d6-84f5-4b929398ad73

根据任务ID号获取执行结果

创建了get_result.py文件

from celery_main import app

from celery.result import AsyncResult

id = 'fa773d73-0525-4260-8235-d0bc89d53476'
if __name__ == '__main__':
    task = AsyncResult(id=id, app=app)
    if task.successful():
        result = task.get()
        print(result)
    elif task.failed():
        print('任务失败')
    elif task.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif task.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif task.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

celery包结构的使用

创建一个celery的包，未来使用的时候，直接导入使用就可以了。

包架构封装结构

project
    ├── celery_task     # celery包
    │   ├── __init__.py # 包文件
    │   ├── celery.py   # celery连接和配置相关文件，且名字必须交celery.py
    │   └── tasks.py    # 所有任务函数
    ├── add_task.py     # 这个就是项目中的任务，以add_task为例
    └── get_result.py   # 获取结果

总结

第一步，新建包celery_task，并且新建文件celery.py(必须叫这个名字)
celery.py

from celery import Celery

# 提交的异步任务会放到broker中
broker = 'redis://192.168.0.2:6379/1'
# 执行完的结果，会被放到backend中
backend = 'redis://192.168.0.2:6379/2'

# 类实例化得到对象，第一个是指定任务名
# include别忘了加，它是一个列表，下面的例子中的意思是celery_task/task.py
app = Celery('test', broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.task'])

第二步，在包内部，写你要写的任务内容，需要使用@app.task装饰
tasks.py

# 此文件下，是程序的各种任务
from .celery import app
import time


# 模拟任务
@app.task
def add(a, b):
    print('正在计算中')
    time.sleep(5)
    return a + b

启动worker服务（此步骤可以放在第一步之后任意步骤，也就是建好celery.py后啥时候起都行）

cd scripts
# 注意要与celery_task目录在同级，不要进入到celery_task中执行
celery -A celery_task worker -l info -P eventlet

第三步，提交任务，任务会被提交到中间件中，等待worker执行，worker启动了，就会被worker执行
add_task.py

from celery_task.task import add

res = add.delay(1, 2)
print(res)

第四步，worker执行完，结果会放到backend中
第五步，查看结果
get_result.py

from celery_task.celery import app

from celery.result import AsyncResult

id = '51400de7-cc62-455a-886f-43fead62a3c2'
if __name__ == '__main__':
    task = AsyncResult(id=id, app=app)
    if task.successful():
        result = task.get()
        print(result)
    elif task.failed():
        print('任务失败')
    elif task.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif task.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif task.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')