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Celery一、官方二、Celery非同步任務框架Celery架構圖訊息中介軟體任務執行單元任務結果儲存三、使用場景四、Celery的安裝配置五、兩種celery任務結構:提倡用包管理,結構更清晰七、Celery執行非同步任務包架構封裝八、基本使用celery.py 基本配置tasks.py 新增任務add_task.py 新增立即、延遲任務get_result.py 獲取結果九、高階使用celery.py 定時任務配置(迴圈的)tasks.pyget_result.py十、django中使用(更新輪播圖案例)redis的配置介面快取views.py啟動服務celery.pytasks.pyCelery一、官方

Celery 官網:http://www.celeryproject.org/

Celery 官方文件英文版:http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html

Celery 官方文件中文版:http://docs.jinkan.org/docs/celery/

二、Celery非同步任務框架
"""1)可以不依賴任何伺服器,通過自身命令,啟動服務(內部支援socket)2)celery服務為為其他專案服務提供非同步解決任務需求的注:會有兩個服務同時執行,一個是專案服務,一個是celery服務,專案服務將需要非同步處理的任務交給celery服務,celery就會在需要時非同步完成專案的需求人是一個獨立執行的服務 | 醫院也是一個獨立執行的服務\t正常情況下,人可以完成所有健康情況的動作,不需要醫院的參與;但當人生病時,就會被醫院接收,解決人生病問題\t人生病的處理方案交給醫院來解決,所有人不生病時,醫院獨立執行,人生病時,醫院就來解決人生病的需求"""
Celery架構圖

Celery的架構由三部分組成,訊息中介軟體(message broker)、任務執行單元(worker)和 任務執行結果儲存(task result store)組成。

訊息中介軟體

Celery本身不提供訊息服務,但是可以方便的和第三方提供的訊息中介軟體整合。包括,RabbitMQ, Redis等等

任務執行單元

Worker是Celery提供的任務執行的單元,worker併發的執行在分散式的系統節點中。

任務結果儲存

Task result store用來儲存Worker執行的任務的結果,Celery支援以不同方式儲存任務的結果,包括AMQP, redis等

三、使用場景

非同步執行:解決耗時任務

延遲執行:解決延遲任務

定時執行:解決週期(週期)任務

四、Celery的安裝配置

pip install celery

訊息中介軟體:RabbitMQ/Redis

app=Celery('任務名', broker='xxx', backend='xxx')

五、兩種celery任務結構:提倡用包管理,結構更清晰
# 如果 Celery物件:Celery(...) 是放在一個模組下的# 1)終端切換到該模組所在資料夾位置:scripts# 2)執行啟動worker的命令:celery worker -A 模組名 -l info -P eventlet# 注:windows系統需要eventlet支援,Linux與MacOS直接執行:celery worker -A 模組名 -l info# 注:模組名隨意# 如果 Celery物件:Celery(...) 是放在一個包下的# 1)必須在這個包下建一個celery.py的檔案,將Celery(...)產生物件的語句放在該檔案中# 2)執行啟動worker的命令:celery worker -A 包名 -l info -P eventlet# 注:windows系統需要eventlet支援,Linux與MacOS直接執行:celery worker -A 模組名 -l info# 注:包名隨意

放在根目錄下就行:

七、Celery執行非同步任務包架構封裝
project ├── celery_task \t# celery包 │ ├── __init__.py # 包檔案 │ ├── celery.py # celery連線和配置相關檔案,且名字必須交celery.py │ └── tasks.py # 所有任務函式 ├── add_task.py \t# 新增任務 └── get_result.py # 獲取結果
八、基本使用celery.py 基本配置
# 1)建立app + 任務# 2)啟動celery(app)服務:# 非windows# 命令:celery worker -A celery_task -l info# windows:# pip3 install eventlet# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet# 3)新增任務:手動新增,要自定義新增任務的指令碼,右鍵執行指令碼# 4)獲取結果:手動獲取,要自定義獲取任務的指令碼,右鍵執行指令碼from celery import Celery# 無密碼broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1' backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'# 有密碼:broker = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/1'backend = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/2'app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])'''broker : 任務倉庫backend : 任務結果倉庫include :任務(函式)所在檔案'''
tasks.py 新增任務
from .celery import app@app.taskdef add(n1,n2): res = n1+n2 print('n1+n2 = %s' % res) return res@app.taskdef low(n1,n2): res = n1-n2 print('n1-n2 = %s' % res) return res
add_task.py 新增立即、延遲任務
from celery_task import tasks# delay :新增立即任務# apply_async : 新增延遲任務# eta : 執行的utc時間# 新增立即執行任務t1 = tasks.add.delay(10, 20)t2 = tasks.low.delay(100, 50)print(t1.id)# 新增延遲任務from celery_package.tasks import jumpfrom datetime import datetime,timedelta# 秒def eta_second(second): ctime = datetime.now() # 當前時間 utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp()) # 當前UTC時間 time_delay = timedelta(seconds=second) # 秒 return utc_ctime + time_delay # 當前時間+往後延遲的秒# 天def eta_days(days): ctime = datetime.now() # 當前時間 utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp()) # 當前UTC時間 time_delay = timedelta(days=days) # 天 return utc_ctime + time_delay # 當前時間+往後延遲的天jump.apply_async(args=(20,5), eta=eta_second(10)) # 10秒後執行jump.apply_async(args=(20,5), eta=eta_days(1)) # 1天后執行
get_result.py 獲取結果
from celery_task.celery import appfrom celery.result import AsyncResultid = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'if __name__ == '__main__': async = AsyncResult(id=id, app=app) if async.successful(): result = async.get() print(result) elif async.failed(): print('任務失敗') elif async.status == 'PENDING': print('任務等待中被執行') elif async.status == 'RETRY': print('任務異常後正在重試') elif async.status == 'STARTED': print('任務已經開始被執行')
九、高階使用celery.py 定時任務配置(迴圈的)

特點:

新增任務的終端關閉之後,停止新增

celery服務端關閉後,把關閉之後未執行的任務都執行一遍,然後繼續接收任務

# 1)建立app + 任務# 2)啟動celery(app)服務:# 注):-A 表示相對路徑,所以一定先進入celery_task所在包\t -l 表示列印到日誌 info 級別# 非windows# 命令:celery worker -A celery_task -l info# windows:# pip3 install eventlet# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet# 3)新增任務:自動新增任務,所以要啟動一個新增任務的服務# 命令:celery beat -A celery_task -l info# 4)獲取結果from celery import Celery# 無密碼broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1' backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'# 有密碼:broker = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/1'backend = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/2'app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])# 時區app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'# 是否使用UTCapp.conf.enable_utc = False# 自動任務的定時配置from datetime import timedeltafrom celery.schedules import crontabapp.conf.beat_schedule = { # 定時任務名字 'fall_task': { 'task': 'celery_task.tasks.fall', 'args':(30,20), 'schedule': timedelta(seconds=3), # 3秒後執行 # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每週一早八點 }}'''fall_task:任務名自定義task:任務來源args:任務引數schedule:定時時間''''schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每週一早八點'''minute : 分鐘hour :小時day_of_week :禮拜day_of_month:月month_of_year:年'''
tasks.py
from .celery import app@app.taskdef fall(n1,n2): res = n1/n2 print('n1 /n2 = %s' % res) return res
get_result.py
from celery_task.celery import appfrom celery.result import AsyncResultid = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'if __name__ == '__main__': async = AsyncResult(id=id, app=app) if async.successful(): result = async.get() print(result) elif async.failed(): print('任務失敗') elif async.status == 'PENDING': print('任務等待中被執行') elif async.status == 'RETRY': print('任務異常後正在重試') elif async.status == 'STARTED': print('任務已經開始被執行')
十、django中使用(更新輪播圖案例)

最終達到的效果:根據定時任務來更新redis中的快取。使用者獲取資源都是從redis快取中獲取。避免了資料庫的壓力

redis的配置

dev.py

啟動服務
'''1):先切換到celery_task所在的同級目錄(一般為根目錄下)2):開一個終端(啟動服務):\t\tcelery worker -A celery_task -l info -P eventlet3):再開一個終端(新增任務):\tcelery beat -A celery_task -l info'''# 注):-A 表示相對路徑,所以一定先進入celery_task所在包\t -l 表示列印到日誌 info 級別
celery.py
"""celery框架django專案工作流程1)載入django配置環境2)建立Celery框架物件app,配置broker和backend,得到的app就是worker3)給worker對應的app新增可處理的任務函式,用include配置給worker的app4)完成提供的任務的定時配置app.conf.beat_schedule5)啟動celery服務,執行worker,執行任務6)啟動beat服務,執行beat,新增任務重點:由於採用了django的反射機制,使用celery.py所在的celery_task包必須放置專案的根目錄下"""# 一、載入django配置環境import osos.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "luffyapi.settings.dev")# 二、載入celery配置環境from celery import Celerybroker = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/1'backend = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/2'# workerapp = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks']) # 外面的包名和檔名,一般都是固定# 時區app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'# 是否使用UTCapp.conf.enable_utc = False# 任務的定時配置from datetime import timedeltafrom celery.schedules import crontabapp.conf.beat_schedule = { # 定時任務名字 'update_banner_cache': { 'task': 'celery_task.tasks.update_banner_list', 'args': (), 'schedule': timedelta(seconds=10), # 3秒一次 # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每週一早八點 # 'schedule': crontab(minute=0, day_of_week=1), # 每週一早八點 }}'''minute : 分鐘hour :小時day_of_week :禮拜day_of_month:月month_of_year:年''''''fall_task:任務名自定義task:任務來源args:任務引數schedule:定時時間(秒)'''
tasks.py
from .celery import appfrom django.core.cache import cachefrom home import models, serializersfrom django.conf import settings@app.taskdef update_banner_list(): queryset = models.Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('-orders')[:settings.BANNER_COUNT] banner_list = serializers.BannerSerializer(queryset, many=True).data # 拿不到request物件,所以頭像的連線base_url要自己組裝 for banner in banner_list: banner['image'] = 'http://127.0.0.1:8000%s' % banner['image'] cache.set('banner_list', banner_list, 86400) return True

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出處:http://dwz.date/aNfM

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