python任务调度模块celery

Posted 2020-11-12 是江山啊

python任务调度模块celerycelery简介Celery特点Celery工作流程图celery安装使用

python任务调度模块celery

celery简介

Celery是一个python开发的异步分布式任务调度模块。
Celery本身并不提供消息服务，使用第三方服务，也就是borker来传递任务，一般使用rabbitMQ或者Redis。

Celery特点

• 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工作流程图

这里写图片描述

celery安装使用

安装Celery模块

pip install celery

Celery的默认broker是RabbitMQ，仅需配置一行

broker_url = ‘amqp://guest:[email protected]:5672//‘

redis作为broker也可以。

安装

pip install redis

配置
broker_url配置redis数据库地址，格式为redis://:[email protected]:port/db_number。
backend配置任务结果存储位置，将保存每个任务的执行结果。

app.conf.broker_url = ‘redis://localhost:6379/0‘
app.conf.result_backend = ‘redis://localhost:6379/0‘
port和db_number是可选项，默认情况下端口使用6379，db_number使用0。

示例
创建一个celery application定义任务列表，新建一个celery1.py文件

from celery import Celery
broker = "redis://118.24.18.158:6379/5"
backend = "redis://118.24.18.158:6379/6"
app = Celery("celery1", broker=broker, backend=backend)
@app.task
def add(x, y):
    return x+y

启动Celery Worker开始监听并执行任务

celery -A celery1 worker --loglevel=info

调用任务

import time
from celery1 import add
re = add.delay(10, 20)
print(re)
print(re.status)
time.sleep(8)
print(re.status)
print(re.result)