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【Python】django-celery异步任务队列

原创 IT综合 作者:小亮520cl 时间:2017-11-10 15:17:36 0 删除 编辑

Django中如何使用django-celery完成异步任务 

安装Celery

我们可以使用pip在vietualenv中安装:

 pip install django-celery  celery
django settings设置
  1. import djcelery

  2. djcelery.setup_loader()
  3. BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/2'   ---使用redis当消息队列


注册
  1. INSTALLED_APPS = [
  2.     'django.contrib.admin',
  3.     'django.contrib.auth',
  4.     'django.contrib.contenttypes',
  5.     'django.contrib.sessions',
  6.     'django.contrib.messages',
  7.     'django.contrib.staticfiles',
  8.     'devops',
  9.     'apps',
  10.     'common',
  11.     'djcelery',
  12. ]


在apps下创建一个task.py文件
  1. from celery import task

  2. @task
  3. def add(x, y):
  4.     return x + y
 
  @task 
 def pp(): 
 return 'ffffffffffffffffffffff'

返回settings将其导入进去
  1. import djcelery
  2. djcelery.setup_loader()
  3. BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
  4. CELERY_IMPORTS = ('apps.task')

随意选个views中的方法调用改task测试下
  1. #项目列表
  2. def project_list(request):
  3.     admin = Admin.objects.get(id=get_current_admin_id(request))
  4.     pt=admin.projects.all().order_by('-id')
  5.    
  6.     from apps import task
  7.     tt=task.add.delay(2,2)
  8.     print 'vvvvvvvvvvvvvvvvvvvv',tt              -----访问该功能时调用task的add方法

  9.     page_objects = pages(pt, request, 5) ##分页
  10.     return render_to_response('project/project_list.html',locals())


安装启动redis:略

启动runserver 与 celery
  1. python manage.py runserver
  2. python manage.py celery worker --loglevel=info


访问对应的页面看日志
  1. [2017-11-10 14:55:17,016: INFO/MainProcess] Task apps.task.add[9bafe6d2-8411-4f5f-8eed-10444da0ae3a] succeeded in 0.00280212797225s: 4   --可以看到worker日志,返回结果


手工测试task
  1. 打开新的terminal, 激活virtualenv, 并切换到django项目目录:
  2.     $ python manage.py shell
  3.     >>> from apps.task import add
  4.     >>> add.delay(2, 2)

  5. 此时, 你可以在worker窗口中看到worker执行该task:
  6.     [2014-10-07 08:47:08,076: INFO/MainProcess] Got task from broker: myapp.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc]
  7.     [2014-10-07 08:47:08,299: INFO/MainProcess] Task myapp.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc] succeeded in 0.183349132538s: 4

Eager模式
  1. Eager模式

  2. 如果在settings.py设置:
  3.     CELERY_ALWAYS_EAGER = True

  1. 那么Celery便以eager模式运行, 则task便不需要加delay运行:
  2.     # 若启用eager模式, 则以下两行代码相同
  3.     add.delay(2, 2)
  4.     add(2, 2)


dj-celery 定时任务
  1. settings配置添加
    1. CELERYBEAT_SCHEDULER = 'djcelery.schedulers.DatabaseScheduler' # 定时任务

    2. CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    3.    'add-every-3-seconds': {
    4.        'task': 'apps.task.pp',
    5.        'schedule': timedelta(seconds=3)   ---每隔3秒 执行task下的pp函数
    6.    },
    7. }

     如果需要传参可以这样写
    1. CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    2.    'add-every-3-minutes': {
    3.        'task': 'apps.task.add',
    4.        'schedule': timedelta(seconds=3),
    5.         'args': (16, 16)
    6.    },
    7. }



  2. 启动celery beat
    1. 启动beat
    2. 执行定时任务时, Celery会通过celerybeat进程来完成. Celerybeat会保持运行, 一旦到了某一定时任务需要执行时, Celerybeat便将其加入到queue中. 不像worker进程, Celerybeat只有需要一个即可.
    3. 启动:
    4. python manage.py celery beat --loglevel=info

    1. 其实还有一种简单的启动方式worker和beat一起启动:
    2. python manage.py celery worker --loglevel=info --beat

  3. 查看worker日志
    1. [2017-11-10 16:17:25,853: INFO/MainProcess] Received task: apps.task.pp[8a3af6fb-5189-4647-91f2-8aa07489dd1e]
    2. [2017-11-10 16:17:25,858: INFO/MainProcess] Task apps.task.pp[8a3af6fb-5189-4647-91f2-8aa07489dd1e] succeeded in 0.00379144400358s: 'ffffffffffffffffffffff'
    3. [2017-11-10 16:17:28,858: INFO/MainProcess] Received task: apps.task.pp[d87e4ea0-8881-449a-b993-e7657f50ef25]
    4. [2017-11-10 16:17:28,864: INFO/MainProcess] Task apps.task.pp[d87e4ea0-8881-449a-b993-e7657f50ef25] succeeded in 0.0049942266196s: 'ffffffffffffffffffffff'
    5. [2017-11-10 16:17:31,859: INFO/MainProcess] Received task: apps.task.pp[4d05b4f3-92ff-4922-a8f4-7e047749239a]
    6. [2017-11-10 16:17:31,865: INFO/MainProcess] Task apps.task.pp[4d05b4f3-92ff-4922-a8f4-7e047749239a] succeeded in 0.00537821277976s: 'ffffffffffffffffffffff'
    7. [2017-11-10 16:17:34,859: INFO/MainProcess] Received task: apps.task.pp[5b21afc1-ebf1-4858-be68-20b9bf318452]
    8. [2017-11-10 16:17:34,865: INFO/MainProcess] Task apps.task.pp[5b21afc1-ebf1-4858-be68-20b9bf318452] succeeded in 0.00530335493386s: 'ffffffffffffffffffffff'

  4. 参考文档:
  5. http://www.codeweblog.com/djcelery%E5%85%A5%E9%97%A8-%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%AE%9A%E6%97%B6%E4%BB%BB%E5%8A%A1/




django-celery参考文档:
http://blog.csdn.net/acm_zl/article/details/53188064
https://www.cnblogs.com/znicy/p/5626040.html
http://www.weiguda.com/blog/73/
https://www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/7590971.html


补充还有另外一种方法那就是celery
  1. 具体配置可见参考
  2. http://www.jianshu.com/p/7a869a73b92f



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