Celery 使用（一）

架構

Producer：任務發布者；

Celery Beat：任務調度器，Beat進程會讀取配置文件中的內容，周期性的將配置中到期需要執行的任務發送給任務隊列；

Broker：消息代理，接受生產者的任務消息，存進隊列后發送給消費者；

Celery Worker：執行任務的消費者；

Result Backend：保存消費者執行任務完后的結果；

如下圖：

整體的流程，任務發布者或者是任務調度，將任務發送到消息代理中，接著消息代理將任務發送給消費者來執行，其執行完后將結果保存到backend中。

使用

先創建Celery實例和相關的任務，這里配置Celery可以通過創建一個配置文件，然后通過app.config_from_object('proj.celeryconfig')加載即可。

task.py如下

from celery import Celery app = Celery('tasks', backend='amqp', broker='amqp://guest@localhost:5672//') @app.task def add(x, y):return x + y

接下來，創建相關的任務發布者，run_task.py如下

from task2 import add result = add.delay(1,1) import time while not result.ready():print('not yet ready')time.sleep(1) print(result.get())

然后在項目目錄中，通過命令執行Celery，命令如下：

celery -A task2.app worker --loglevel=info

如果看到命令行里顯示該實例的所有任務說明執行成功，最后再開一個進程執行任務，接著就會看到命令行中的提示信息，說明消費者執行成功，并且將結果保存到backend中。

一個簡單的用例就結束了。

疑惑

之前有一個疑惑的點在于，既然RabbitMQ可以實現任務隊列，要Celery有何用呢？

從我搜索到的知識來看，有以下幾點：

Celery可以支持多種消息代理，不僅僅是RabbitMQ，還有Redis、MongoDB等等；

RabbitMQ是消息隊列，其可以應用到各種場景中，包括任務分發系統，也就是需要自己實現一個Celery，而Celery本身就是一個任務分發系統，顯然簡化了代碼，不需要重復造輪子；

轉載于:https://www.cnblogs.com/George1994/p/7385335.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Celery 使用（一）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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