celery简介
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
分析一下这个程序：
- "from celery import Celery"是导入celery中的Celery类。celery_app
- celery_app是Celery类的实例。
- 把Celery配置存放进project/config.py文件，使用celery_app.config_from_object加载配置。
- 将任务注册到应用中
5、接着是配置文件config.py，代码如下：
BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/1' # 使用Redis作为消息代理 CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0' # 把任务结果存在了Redis # CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack' # 任务序列化和反序列化使用msgpack方案 CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 读取任务结果一般性能要求不高，所以使用了可读性更好的JSON CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # celery任务结果有效期 CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json', 'msgpack'] # 指定接受的内容类型 CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai' # celery使用的时区 CELERY_ENABLE_UTC = True # 启动时区设置 CELERYD_LOG_FILE = "/var/log/celery/celery.log" # celery日志存储位置
6、创建email目录，目录下创建tesks.py文件用来编写发送邮件的代码，代码如下：
import time from celery_tasks.main import celery_app @celery_app.task(name='seed_email') # 添加celery_app.task这个装饰器，指定该任务的任务名name='seed_email' def seed(): time.sleep(1) return "我将发送邮件"
7、在项目app.py中，采用delay()用来调用任务。
from celery_tasks.email.tasks import seed seed.delay() seed.delay() seed.delay() seed.delay() seed.delay()
8、项目运行
首先，我们需要启动redis。接着，切换至proj项目所在目录，并运行命令：
celery -A celery_tasks.main worker -l info
界面如下：
然后，我们运行app.py，app.py调用添加异步任务，输出的结果如下：
到此这篇关于Python celery原理及运行流程解析就介绍到这了。生活中，有人给予帮助，那是幸运，没人给予帮助，那是命运。我们要学会在幸运青睐自己的时候学会感恩，在命运磨练自己的时候学会坚韧。更多相关Python celery原理及运行流程解析内容请查看相关栏目，小编编辑不易，再次感谢大家的支持！
