Django中使用Celery的方法步骤

 更新时间:2020年12月07日 08:30:11   作者:三省吾身  
这篇文章主要介绍了Django中使用Celery,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

(一)、概述

Celery是一个简单、灵活和可靠的基于多任务的分布式系统,为运营提供用于维护此系统的工具。专注于实时处理的任务队列,同时也支持任务的调度。执行单元为任务(task),利用多线程这些任务可以被并发的在单个或多个职程(worker)上运行。

Celery通过消息机制通信,通常通过中间人(broker)来分配和调节客户端与职程服务器(worker)之间的通信。客户端发送一条消息,中间人把消息分配给一个职程,最后由职程来负责执行此任务。

Celery可以有多个职程和中间人,这样提高了高可用性和横向的扩展能力

Celery由python语言开发,但是该协议可以用任何语言拉力实现,例如:Django中的Celery、node中的node-celery和php中的celery-php

(二)、Django中使用Celery的流程与配置

导入Celery:pip3 install Celery

在 与项目同名的目录下 创建celery.py文件,特别注意:项目同名的目录下

复制内容到该文件

修改两处内容

  • os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'proj.settings')中的proj改为项目名
  • app = Celery('pro')中的pro改为项目名
import os

from celery import Celery

# set the default Django settings module for the 'celery' program.
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'proj.settings')

app = Celery('pro')

# Using a string here means the worker doesn't have to serialize
# the configuration object to child processes.
# - namespace='CELERY' means all celery-related configuration keys
#  should have a `CELERY_` prefix.
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')

# Load task modules from all registered Django app configs.
app.autodiscover_tasks()


@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
  print(f'Request: {self.request!r}')

在 与项目同名的目录下 的__init__.py文件中添加内容

# This will make sure the app is always imported when
# Django starts so that shared_task will use this app.
from .celery import app as celery_app

__all__ = ('celery_app',)

在settings.py文件中添加配置

  • CELERY_BROKER_URL:中间人url,可以配置redis或者RabbitMQ
  • CELERY_RESULT_BACKEND:返回结果的存储地址
  • CELERY_ACCEPT_CONTENT:接收内容的格式,分为两种:json和msgpack。msgpack比json格式的数据体积更小,传输速度更快。
  • CELERY_TASK_SERIALIZER:任务载荷的序列化方式-->json
  • CELERY_TIMEZONE
  • CELERY_TASK_TRACK_STARTED:是否开启任务跟踪
  • CELERY_TASK_TIME_LIMIT:任务超时限制
# Celery配置
CELERY_BROKER_URL = env("CELERY_BROKER_URL")
CELERY_RESULT_BACKEND = env("CELERY_RESULT_BACKEND")
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ["json", "msgpack"]
CELERY_TASK_SERIALIZER = "json"
CELERY_TIMEZONE = "Asia/Shanghai"
CELERY_TASK_TRACK_STARTED = True
CELERY_TASK_TIME_LIMIT = 30 * 60

在app下创建tasks.py文件,创建发送消息功能,任务方法必须添加装饰器:@shared_task

from rest_framework.response import Response
from rest_framework.generics import GenericAPIView
from time import sleep
from celery import shared_task

class TestView3(GenericAPIView):

  @classmethod
  @shared_task
  def sleep(self, duration):
    sleep(duration)
    return Response("成功", status=200)

创建视图和路由

### views.py
from .tasks import TestView3
class TestView1(GenericAPIView):
  def get(self, request):
    TestView3.sleep(10)
    return Response("celery实验成功")
test_view_1 = TestView1.as_view()

### urls.py
from django.urls import path
from .views import (
  test_view_1
)

urlpatterns = [
  path('celery/', test_view_1, name="test1")
]

安装redis并启动

启动django项目

使用Celery命令启动Celery服务,命令:celery -A 项目名 worker -l info,如果如下所示则为启动成功.

celery@AppledeMacBook-Air.local v5.0.3 (singularity)

Darwin-20.1.0-x86_64-i386-64bit 2020-12-05 20:52:17

[config]
.> app:     drf_email_project:0x7f84a0c4ad68
.> transport:  redis://127.0.0.1:6379/1%20
.> results:   redis://127.0.0.1:6379/2
.> concurrency: 4 (prefork)
.> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)

[queues]
.> celery      exchange=celery(direct) key=celery


[tasks]
 . drf_email_project.celery.debug_task
 . users.tasks.sleep

[2020-12-05 20:52:18,166: INFO/MainProcess] Connected to redis://127.0.0.1:6379/1%20
[2020-12-05 20:52:18,179: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2020-12-05 20:52:19,212: INFO/MainProcess] mingle: all alone
[2020-12-05 20:52:19,248: WARNING/MainProcess] /Users/apple/drf-email/lib/python3.7/site-packages/celery/fixups/django.py:204: UserWarning: Using settings.DEBUG leads to a memory
      leak, never use this setting in production environments!
 leak, never use this setting in production environments!''')

[2020-12-05 20:52:19,249: INFO/MainProces

到此这篇关于Django中使用Celery的方法步骤的文章就介绍到这了,更多相关Django使用Celery的方法步骤内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • Python入门之三角函数sin()函数实例详解

    Python入门之三角函数sin()函数实例详解

    这篇文章主要介绍了Python入门之三角函数sin()函数实例详解,分享了相关实例,具有一定参考价值,需要的朋友可以了解下。
    2017-11-11
  • python自动化实现登录获取图片验证码功能

    python自动化实现登录获取图片验证码功能

    这篇文章主要介绍了python自动化实现登录获取图片验证码功能,本文通过实例截图的形式给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2019-11-11
  • Python有序容器的 sort 方法详解

    Python有序容器的 sort 方法详解

    这篇文章主要介绍了Python有序容器的 sort 方法,容器.sort(key=选择排序依据的函数, reverse=True|False) 可以将有序容器进行排序,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2022-09-09
  • Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成示例

    Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成示例

    今天小编就为大家分享一篇Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-01-01
  • pandas中concatenate和combine_first的用法详解

    pandas中concatenate和combine_first的用法详解

    本文主要介绍了pandas中concatenate和combine_first的用法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2023-01-01
  • Windows 下python3.8环境安装教程图文详解

    Windows 下python3.8环境安装教程图文详解

    这篇文章主要介绍了Windows 下python3.8环境安装教程图文详解,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2020-03-03
  • python利用文件时间批量重命名照片和视频

    python利用文件时间批量重命名照片和视频

    这篇文章主要为大家详细介绍了python利用文件时间批量重命名照片和视频,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2021-02-02
  • python使用多线程不断刷新网页的方法

    python使用多线程不断刷新网页的方法

    这篇文章主要介绍了python使用多线程不断刷新网页的方法,涉及Python多线程thread及time模块操作技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2015-03-03
  • 跟老齐学Python之list和str比较

    跟老齐学Python之list和str比较

    list和str两种类型数据,有不少相似的地方,也有很大的区别。本讲对她们做个简要比较,同时也是对前面有关两者的知识复习一下,所谓“温故而知新”。
    2014-09-09
  • Python利用雪花算法实现生成唯一ID

    Python利用雪花算法实现生成唯一ID

    雪花算法是在一个项目体系中生成全局唯一ID标识的一种方式,偶然间看到了Python使用雪花算法不尽感叹真的是太便捷了。本文就来聊聊这具体的实现方法,感兴趣的可以了解一下
    2022-11-11

最新评论