笔记-python之celery使用详解

本文主要是介绍笔记-python之celery使用详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Celery是一个用于处理异步任务的Python库，它允许你将任务分发到多个worker进行处理。以下是Celery的使用详解：

1. 安装Celery
   使用pip安装Celery：

pip install celery

2. 创建Celery实例
   首先，需要创建一个Celery实例，指定broker（消息中间件）和backend（结果存储）。

from celery import Celeryapp = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//', backend='rpc://')

3. 定义任务
   在模块中定义一个任务，使用@app.task装饰器将其标记为Celery任务。

@app.task
def add(x, y):return x + y

4. 调用任务
   可以使用apply_async或delay方法调用任务。

# 使用apply_async调用任务
add.apply_async(args=(1, 2), queue='default')# 使用delay调用任务
result = add.delay(1, 2)

5. 运行worker
   在命令行中运行以下命令启动worker：

celery -A your_module worker --loglevel=info

6. 查看任务状态
   可以使用AsyncResult对象查看任务的状态。

result = add.delay(1, 2)
print(result.ready())  # 检查任务是否完成
print(result.get())    # 获取任务结果

7. 配置多个worker和队列
   可以在Celery实例中配置多个worker和队列。

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//', backend='rpc://')
app.conf.update(worker_directories=['path/to/worker1', 'path/to/worker2'],task_queues=[Queue('default', Exchange('default'), routing_key='default'),Queue('high-priority', Exchange('high-priority'), routing_key='high-priority'),],task_default_queue='default',task_default_exchange='default',task_default_routing_key='default',
)

8. 优先级和路由
   可以为任务设置优先级和路由键，以便将任务发送到不同的队列。

add.apply_async(args=(1, 2), priority=2, queue='high-priority', routing_key='high-priority')

9. 结果后端
   可以使用结果后端存储任务的结果。支持多种后端，如Redis、数据库等。

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//', backend='redis://localhost:6379/0')

10. 自定义序列化和压缩
    可以自定义序列化和压缩方法，以便在broker和worker之间传输数据。

app.conf.update(accept_content=['json'],result_serializer='json',task_serializer='json',compression='gzip',
)

这篇关于笔记-python之celery使用详解的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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