Celery

# 官网解释
"""
Celery is a project with minimal funding, so we don’t support Microsoft Windows. Please don’t open any issues related to that platform.
"""

"""
1）可以不依赖任何服务器，通过自身命令，启动服务(内部支持socket)
2）celery服务为为其他项目服务提供异步解决任务需求的
注：会有两个服务同时运行，一个是项目服务，一个是celery服务，项目服务将需要异步处理的任务交给celery服务，celery就会在需要时异步完成项目的需求

人是一个独立运行的服务 | 医院也是一个独立运行的服务
	正常情况下，人可以完成所有健康情况的动作，不需要医院的参与；但当人生病时，就会被医院接收，解决人生病问题
	人生病的处理方案交给医院来解决，所有人不生病时，医院独立运行，人生病时，医院就来解决人生病的需求
"""

# 第一步：定义一个py文件（名字随意，celery_task） 
"""celery_task.py"""
from celery import Celery
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/1'   # 结果存储
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/2'    # 消息中间件
app = Celery(__name__,broker=broker,backend=backend)  # __name__区分__main__

# 被它修饰，就变成了celery的任务
@app.task
def add(a,b):
    return a+b

# 第二步：提交任务（新建一个py文件：submit_task）
"""submit_task.py"""
from celery_task import add
# 异步调用
# 只是把任务提交到了redis中，但是没有执行，返回一个唯一标识，后期使用唯一标识去看任务执行结果
res=add.delay(33,41)
print(res)  # 2ddb35df-25f2-4f7c-8405-0bd7b1fa5645


# 第三步：任务执行单元执行，使用命令启动worker   
格式：celery -A 文件名  worker  -l 日志输出级别   (win平台+-P eventlet）
celery -A celery_task worker -l info -P eventlet
'''
celery_task：py文件的名字
-l info:日志输出级别是info 
-P eventlet  在win平台需要下载，pip  install  eventlet
'''
#如果队列里有任务，就会执行，如果没有任务，worker就等在这                                    
                                    
# 第四步：查询结果是否执行完成  get_result.py   
"""get_result.py"""
from celery_task import app

from celery.result import AsyncResult

id = '2ddb35df-25f2-4f7c-8405-0bd7b1fa5645'
if __name__ == '__main__':
    asy = AsyncResult(id=id, app=app)
    if asy.successful():
        result = asy.get()
        print(result)
    elif asy.failed():
        print('任务失败')
    elif asy.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif asy.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif asy.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

1 包结构
	celery_task
        __init__.py
        celery.py
        course_task.py
        home_task.py
        user_task.py

from celery import Celery
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(__name__, broker=broker, backend=backend,include=['celery_task.add_task'])
# include内写app管理的任务

from celery_task.add_task import add
from celery_task.celery import app
res=add.delay(100,200)
print(res)
# 提交任务delay在任意位置提交就可以，只需将celery任务导过来即可

scripts> celery -A celery_task worker -l info -P eventlet

from celery_task import app

from celery.result import AsyncResult

id = '2ddb35df-25f2-4f7c-8405-0bd7b1fa5645'
if __name__ == '__main__':
    asy = AsyncResult(id=id, app=app)
    if asy.successful():
        result = asy.get()
        print(result)
    elif asy.failed():
        print('任务失败')
    elif asy.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif asy.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif asy.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

# 其他不变，提交任务的时候，如下：
from celery_task.user_task import add
from datetime import datetime, timedelta
eta = datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10)
# 参数传递需要使用args，传时间要使用时间对象eta，使用的是utc时间
mul.apply_async(args=(20, 50), eta=eta)

from celery import Celery
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(__name__, broker=broker, backend=backend,include=['celery_task.add_task'])
# include内写app管理的任务

# 时区
app.conf.timezone='Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc=False



#第一步：在celery.py中配置
# celery任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    '''
    任务名：{
    task：任务
    schedule：时间
    args：参数(函数参数)
    }
    '''
    'task-mul': {
        'task': 'celery_task.user_task.mul',
        'schedule': timedelta(seconds=3),  # 3s后
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': (3, 15),
    },
    'task-add': {
        'task': 'celery_task.home_task.add',
        'schedule': timedelta(seconds=10),  # 10s后
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': (3, 5),
    },

}


#第二步：启动beat（beat负责定时提交任务）
celery -A celery_task beat -l info
# 第三步：启动worker，任务就会被worker执行了
celery -A celery_task worker -l info -P eventlet