Celery+Rabbitmq实现异步任务

一. 安装celery,再安装rabbitmq或redis

pip install celery

rabbitmq和redis安装其中一个就可以了,celery官方文档里说用两个都可以,但优先推荐rabbitmq,具体怎么安装可以自己找一下教程.

二. 搭建celery任务架构

在项目中适合的位置创建一个celery_tasks目录,在这个目录下写celery的代码,将celery代码与项目
业务逻辑代码独立开.当然也可以不分开,具体根据项目的代码量和实际需要来使用.
注意:目录名不要直接叫celery,不要与python关键字,第三方模块的名字冲突,否则导致导包出错
在新建的目录下创建config.py,tasks.py,main.py三个python文件分别用于编写celery的配置代码,任务函数代码和任务启动代码

# 目录结构
- celery_tasks- config.py- main.py- tasks.py

三. 编写代码实现异步调用任务

config.py

from celery import Celery# 创建celery对象app,demo是对celery对象的命名,自定义,见名知义即可
# broker指定后端代理,可以使用mq或redis,主要起到任务队列的作用
app = Celery('demo', broker='amqp://guest@localhost:5672//')
# app = Celery('demo', broker='redis://127.0.0.1:6379/15')

tasks.py

from config import app# 定义任务,使用celery对象.task装饰任务,celery即可自动识别任务
@app.task(name='celery_task1_name')
def celery_task1_name(arg):print('编写需要执行的任务代码', arg)@app.task(name='celery_task2_name')
def celery_task2_name():print('将需要执行的代码导入tasks.py文件,然后在这里调用即可')

main.py

from tasks import *# 设置celery对象自动识别任务,'celery_tasks'指定tasks.py的目录,保证程序能找到tasks.py
app.autodiscover_tasks(['celery_tasks'])

四. 启动celery任务
找到main.py所在目录下,执行如下命令,如果不在此目录,则main前要写相对路径,如:celery_tasks.main

celery -A main worker -l info

-A 指定celery的启动入口main,worker为celery执行任务的后端工人,-l指定日志级别为info
执行成功后,celery就会启动worker,从代理队列中获取任务并执行,如果任务队列为空,则一直等待到有任务

Windows Bug:如果Celery4.0以上的版本在Windows上使用,通过上面的启动命令启动,在执行task.delay()时会报错:ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
Linux不会出现此问题,Windows才有,与“绿色线程”有关,具体阅读eventlet相关资料
解决办法:

安装eventlet

pip install eventlet

启动worker时增加-P eventlet参数

celery -A main worker -l info -P eventlet

五. 调用celery异步执行任务
在需要执行异步任务的地方导入任务,使用task.delay(参数)调用任务
如:与celery_tasks目录同级的demo目录下有一个demo.py文件,我在demo.py中异步执行任务

from celery_tasks.main import celery_task1_name, celery_task2_namedef demo_func(a):# 调用格式:任务名.delay(参数)celery_task1_name.delay(a)print('celery_task1_name执行完成:{}!'.format(a))celery_task2_name.delay()print('celery_task1_name执行完成!')demo_func('hello celery!')

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