最近在搭建python测开平台新get的一个知识点，celery的使用，在此记录一下
1. 安装环境 pip install celer
pip install celery
2. 认识一下celery
(1) 简介：
Celery是使用python编写的分布式任务调度框架，在我们日常web应用中，请求一个后端接口就是等待该接口的业务完成后再返回，如果接口执行的任务很耗时，就会造成服务阻塞甚至请求超时，而前端又需要及时地给出响应，那么这种情况，就可以将耗时的任务交给异步队列服务器去处理
(2) 认识一下几个概念：
celery应用：简单一句话就是：用来定义要执行的任务。举个例子，测开平台，我们写的接口测试用例会根据模块分组，然后添加到一个执行任务里面。
broker：可以理解为存放任务数据的队列，它支持消息队列(rabbitmq, zk)、还有一个缓存reids，也就是执行的任务数据放到队列或者缓存
worker：监听到broker有任务就拿出来执行，消费者
backend: 存放任务执行后的结果，可以放在数据库中
celery beat： 这是一个定时任务，每天把任务加入到一个测试计划中，周期性的执行接口测试用例
上python脚本看效果：
(1) 创建一个测试py文件，task.py
导入Celery的模块：
from celery import Celery
实例化一个应用
app = Celery('my_task', broker='redis://:root@127.0.0.1:6379/1',backend='redis://:root@127.0.0.1:6379/2') windows版本的链接：Windows版本redis下载
在定义一个异步任务:
@app.task
def add(x, y):
"""
定义一个异步任务
"""
time.sleep(3)
print(x + y)简单的准备工作已准备好，接下来开始异步调用该add方法:
异步调用最后会返回一个异步对象，这个可以放在数据库中，注意： 这里只是放入redis中
进入本地redis看数据：
最后我们在执行一下任务： celery -A task worker -l info -P eventlet
收到任务, 在去执行add方法, 由于异步结果也是在redis中，我们再去看看redis idnex=2中的结果
最后我在去结合到django中使用 再来分享