使用Celery 容联云 异步发送验证码详解!!!
2024-04-10 20:13:39
celery
1.celery异步消息队列介绍
celery应用举例
- Celery 是一个 基于python开发的
分布式异步消息任务队列，通过它可以轻松的实现任务的异步处理，如果你的业务场景中需要用到异步任务，就可以考虑使用celery - 你想对100台机器执行一条批量命令，可能会花很长时间 ，但你不想让你的程序等着结果返回，而是给你返回 一个任务ID,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果， 在任务执行ing进行时，你可以继续做其它的事情
- Celery 在执行任务时需要通过一个消息中间件来接收和发送任务消息，以及存储任务结果， 一般使用rabbitMQ or Redis
Celery有以下优点
- 简单：一单熟悉了celery的工作流程后，配置和使用还是比较简单的
- 高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery 会自动尝试重新执行任务
- 快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
- 灵活： 几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制
Celery 特性
- 方便查看定时任务的执行情况, 如 是否成功, 当前状态, 执行任务花费的时间等.
- 可选 多进程, Eventlet 和 Gevent 三种模型并发执行.
- Celery 是语言无关的.它提供了python 等常见语言的接口支持.
2.工作原理 *****
Celery 扮演生产者和消费者的角色
- Celery Beat : 任务调度器. Beat 进程会读取配置文件的内容, 周期性的将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列.
- Celery Worker : 执行任务的消费者, 通常会在多台服务器运行多个消费者, 提高运行效率.
- Broker : 消息代理, 队列本身. 也称为消息中间件. 接受任务生产者发送过来的任务消息, 存进队列再按序分发给任务消费方(通常是消息队列或者数据库).
- Producer : 任务生产者. 调用 Celery API , 函数或者装饰器, 而产生任务并交给任务队列处理的都是任务生产者.
- Result Backend : 任务处理完成之后保存状态信息和结果, 以供查询.
思维导图
3.异步发短信
首先得安装俩个表要包
pip install celery
pip install celery-with-redis
3.1.settings同级目录下创建 celery 文件
如果 'namespace=‘CELERY’'出现报错 celery可以适当降一下级别 ‘4.4.7’
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery# 设置环境变量
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'md.settings')# 注册Celery的APP
app = Celery('meiduo')
# 绑定配置文件
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')# 自动发现各个app下的tasks.py文件
# app.autodiscover_tasks()
3.2.redis及容联云配置
#获取redis连接
def getRedis():from django_redis import get_redis_connectionconn = get_redis_connection()return conn#发短信 去容联云官网查找自己的信息
from ronglian_sms_sdk import SmsSDKaccId = 'ACCOUNT SID(主账号ID)'
accToken = 'AUTH TOKEN(账户授权令牌)'
appId = 'AppID(默认)'import json
def send_message(mobile,code,time):sdk = SmsSDK(accId, accToken, appId)tid = '1'datas = (code, time)resp = sdk.sendMessage(tid, mobile, datas)result = json.loads(resp)if result['statusCode'] == '000000':return 1return 2
3.3.配置settings文件
CELERY_BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/'CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/'CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
3.4.配置 settings同级目录下 init 文件
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from .celery import app as celery_app__all__ = ['celery_app']
3.5.在utils下新建一个task.py文件
# 写异步任务的地方
from celery.task import task
from .comm import send_message# 定义发送手机号的方法
@task
def mail(mobile,code,time):send_message(mobile,code,time)
3.6.接口中调用
如果用了redis数据库，得先开启数据库
from utils.task import send_message
from utils.comm import getRedis
import randomclass SendMes(APIView):# 短信验证def get(self,request):# 接收客户端发送的数据imagecode = request.query_params.get('imagecode')print(imagecode)mobile = request.query_params.get('mobile')print(mobile)uuid = request.query_params.get('uuid')print(uuid)if not all([imagecode,mobile]):return Response({'msg':'没有获取到'})# 验证图片验证码conn =getRedis()# redis 中取验证码code = conn.get(uuid)print(code)if code:code = str(code,encoding='utf8')# 图片验证码对比if imagecode.lower() == code.lower():# 验证通过后调用发送短信接口sms_code = random.randint(10000,99999)# 引用comm文件中的send_messageresult = send_message(mobile,sms_code,1)# 加入短信吗发送成功if result:# redis中要存短信验证吗conn.setex(mobile,60,sms_code)# 把图片验证码从redis中删除conn.delete(uuid)return Response({'msg':sms_code})else:return ({'msg':'发送失败'})else:return Response({'msg':'验证码不正确'})return Response('ok')
3.7.先启动django项目 然后另开终端 cd到项目 目录下启动celery 服务
指定并发数 --autoscale(最多,最少)
celery worker -A 项目的文件名 --loglevel=info --pool=solo --autoscale=50,5
urn Response('ok')
~~~#### 3.7.先启动django项目 然后另开终端 cd到项目 目录下启动celery 服务指定并发数 --autoscale(最多,最少)```pyhon
celery worker -A 项目的文件名 --loglevel=info --pool=solo --autoscale=50,5
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