Pythoncelery有什么用?如何使用?-创新互联
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celery是一个基于分布式消息传输的异步任务队列,它专注于实时处理,同时也支持任务调度。它的执行单元为任务(task),利用多线程,如Eventlet,gevent等,它们能被并发地执行在单个或多个职程服务器(worker servers)上。任务能异步执行(后台运行)或同步执行(等待任务完成)。
在生产系统中,celery能够一天处理上百万的任务。它的完整架构图如下:
组件介绍:
- Producer:调用了Celery提供的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。
- Celery Beat:任务调度器,Beat进程会读取配置文件的内容,周期性地将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列。
- Broker:消息代理,又称消息中间件,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)。Celery目前支持RabbitMQ、Redis、MongoDB、Beanstalk、SQLAlchemy、Zookeeper等作为消息代理,但适用于生产环境的只有RabbitMQ和Redis, 官方推荐 RabbitMQ。
- 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来提高执行效率。
- Result Backend:任务处理完后保存状态信息和结果,以供查询。Celery默认已支持Redis、RabbitMQ、MongoDB、Django ORM、SQLAlchemy等方式。
工作原理
它的基本工作就是管理分配任务到不同的服务器,并且取得结果。至于说服务器之间是如何进行通信的?这个Celery本身不能解决。所以,RabbitMQ作为一个消息队列管理工具被引入到和Celery集成,负责处理服务器之间的通信任务。和rabbitmq的关系只是在于,celery没有消息存储功能,他需要介质,比如rabbitmq、redis、mysql、mongodb 都是可以的。推荐使用rabbitmq,他的速度和可用性都很高。
Celery安装及使用
1、安装celery
pip install celery
2、查看完整可用命令选项
celery worker --help
3、创建一个工程项目project,然后再项目内创建一个celery_tasks异步任务列表。如图:
4、首先是celery_tasks异步任务主程序main.py,代码如下:
from celery import Celery # 生成celery应用 celery_app = Celery("caicai") # 加载配置文件 celery_app.config_from_object('celery_tasks.config') # 注册任务 celery_app.autodiscover_tasks(['celery_tasks.email']) # 注意:传递的参数是任务列表
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