怎么在Django中使用celery处理异步任务

怎么在Django中使用celery处理异步任务？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

什么是Celery？

Celery是 一个专注于实时处理的任务队列，它还支持任务调度。 Celery快速，简单，高度可用且灵活。

Celery需要消息传输来发送和接收消息，这可以由Redis或RabbitMQ完成。

入门

让我们开始在您的virtualenv中安装Celery软件包。

安装Celery

<span class="nv">$ </span>pip <span class="nb">install </span>celery
pip install celery

安装Redis

我们将Message Broker用作Redis，所以我们安装

Linux / Mac用户

您可以从这里下载最新版本

$ wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.8.tar.gz
$ tar xzf redis-4.0.8.tar.gz
$ cd redis-4.0.8
$make

Windows用户

对于Windows用户，您可以从此处获取redis的可执行文件。

安装后，请尝试是否正确安装。

$ redis-cli ping

它应该显示：

pong

同时安装redis的python包

$ pip install redis

Django的第一步

现在您已经成功安装了软件包，现在就开始学习Django Project

settings.py Add some of the setting configuration in your settings.py CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379' CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379' CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json'] CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json' CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' CELERY_TIMEZONE = "YOUR_TIMEZONE"

确保您已从YOUR_TIMEZONE更改时区。 您可以从这里获取时区

主Django项目目录中创建celery.py文件

- src/ - manage.py - celery_project/ - __init__.py - settings.py - urls.py - celery.py celery_project/celery.py

在celery.py模块中添加以下代码。 该模块用于定义celery实例。

确保已使用django项目名称更改了项目名称（<your project name>）

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery
# set the default Django settings module for the 'celery' program.
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', '<your project name>.settings')
app = Celery('<your project name>')
# Using a string here means the worker doesn't have to serialize
# the configuration object to child processes.
# - namespace='CELERY' means all celery-related configuration keys
# should have a `CELERY_` prefix.
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
# Load task modules from all registered Django app configs.
app.autodiscover_tasks()
@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
 print('Request: {0!r}'.format(self.request))
celery_project/__init__.py

然后，我们需要将定义celery.py的应用程序导入到主项目目录的__init__.py。 这样，我们可以确保在Django项目启动时已加载应用

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
# This will make sure the app is always imported when
# Django starts so that shared_task will use this app.
from .celery import app as celery_app
__all__ = ['celery_app']

创建任务

现在创建一些任务

在您在INSTALLED_APPS中注册的任何应用程序中创建一个新文件

my_app/tasks.py
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from celery import shared_task
@shared_task(name = "print_msg_with_name")
def print_message(name, *args, **kwargs):
 print("Celery is working!! {} have implemented it correctly.".format(name))
@shared_task(name = "add_2_numbers")
def add(x, y):
 print("Add function has been called!! with params {}, {}".format(x, y))
 return x+y

开始程序

打开一个NEW终端并运行以下命令以运行celery的worker实例，并将目录更改为您的主项目目录所在的位置，即，将manage.py文件放置的目录，并确保您已经 激活您的virtualenv（如果已创建）。

用您的项目名称更改项目名称

$ celery -A <your project name> worker -l info

输出：

-------------- celery@root v4.1.0 (latentcall) ---- **** ----- --- * *** * -- Linux-4.13.0-32-generic-x86_64-with-Ubuntu-17.10-artful 2018-02-17 08:09:37 -- * - **** --- - ** ---------- [config] - ** ---------- .> app: celery_project:0x7f9039886400 - ** ---------- .> transport: redis://localhost:6379// - ** ---------- .> results: redis://localhost:6379/ - *** --- * --- .> concurrency: 4 (prefork) -- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker) --- ***** ----- -------------- [queues] .> celery exchange=celery(direct) key=celery [tasks] . add_2_numbers . celery_project.celery.debug_task . print_msg_with_name [2018-02-17 08:09:37,877: INFO/MainProcess] Connected to redis://localhost:6379// [2018-02-17 08:09:37,987: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors [2018-02-17 08:09:39,084: INFO/MainProcess] mingle: all alone [2018-02-17 08:09:39,121: WARNING/MainProcess] /home/jai/Desktop/demo/lib/python3.6/site-packages/celery/fixups/django.py:202: UserWarning: Using settings.DEBUG leads to a memory leak, never use this setting in production environments! warnings.warn('Using settings.DEBUG leads to a memory leak, never ' [2018-02-17 08:09:39,121: INFO/MainProcess] celery@root ready.

注意：检查上面的[tasks]，它应该包含您在task.py模块中创建的任务的名称。

有关更多信息和日志，您还可以在DEBUG MODE中运行worker实例

celery <span class="nt">-A</span> <your project name> worker <span class="nt">-l</span> info <span class="nt">--loglevel</span><span class="o">=</span>DEBUG celery -A <your project name> worker -l info --loglevel=DEBUG

注意：请勿关闭此终端，应保持打开状态！！

测试任务

现在让我们从django shell运行任务打开Django shell

$ python3 manage.py shell

用delay方法运行函数：

>>> from my_app.tasks import print_message, add
>>> print_message.delay("Jai Singhal")
<AsyncResult: fe4f9787-9ee4-46da-856c-453d36556760>
>>> add.delay(10, 20)
<AsyncResult: ca5d2c50-87bc-4e87-92ad-99d6d9704c30>

当检查您的celery worker实例正在运行的第二个终端时，您将获得此类型的输出，显示您的任务已收到且任务已成功完成

[2018-02-17 08:12:14,375: INFO/MainProcess] Received task: my_app.tasks.print_message[fe4f9787-9ee4-46da-856c-453d36556760] [2018-02-17 08:12:14,377: WARNING/ForkPoolWorker-4] Celery is working!! Jai Singhal have implemented it correctly. [2018-02-17 08:12:14,382: INFO/ForkPoolWorker-4] Task my_app.tasks.print_message[fe4f9787-9ee4-46da-856c-453d36556760] succeeded in 0.004476275000342866s: None [2018-02-17 08:12:28,344: INFO/MainProcess] Received task: my_app.tasks.add[ca5d2c50-87bc-4e87-92ad-99d6d9704c30] [2018-02-17 08:12:28,349: WARNING/ForkPoolWorker-3] Add function has been called!! with params 10, 20 [2018-02-17 08:12:28,358: INFO/ForkPoolWorker-3] Task my_app.tasks.add[ca5d2c50-87bc-4e87-92ad-99d6d9704c30] succeeded in 0.010077004999857309s: 30

看完上述内容，你们掌握怎么在Django中使用celery处理异步任务的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！