celery:打印以apply_async开头的组内每个任务的状态

Celery是一个基于Python的分布式任务队列框架，用于实现异步任务的调度和执行。它可以将任务分发到多个工作节点上并进行并行处理，提高系统的吞吐量和响应速度。

Celery的主要特点包括：

1. 分布式架构：Celery支持将任务分发到多个工作节点上进行并行处理，可以实现任务的分布式调度和执行。
2. 异步执行：Celery使用消息队列来实现任务的异步执行，任务提交后即可返回，不需要等待任务执行完成。
3. 定时任务：Celery支持定时任务的调度，可以按照指定的时间间隔或时间点执行任务。
4. 任务结果追踪：Celery可以追踪任务的执行状态和结果，可以通过任务ID获取任务的执行情况。
5. 任务优先级：Celery支持设置任务的优先级，可以根据任务的重要性和紧急程度进行调度。

Celery的应用场景包括：

1. 异步任务处理：Celery可以用于处理一些耗时的任务，如发送邮件、生成报表、图片处理等，将这些任务放入任务队列中异步执行，提高系统的响应速度。
2. 定时任务调度：Celery可以用于定时执行一些重复性的任务，如定时备份数据、定时清理缓存等。
3. 分布式计算：Celery可以将计算任务分发到多个节点上进行并行处理，提高计算效率。

腾讯云提供了一个与Celery类似的产品，称为TDMQ（Tencent Distributed Message Queue），它是一种分布式消息队列服务，可以实现任务的异步处理和分布式调度。您可以通过TDMQ来实现类似Celery的功能。

更多关于TDMQ的信息，请访问腾讯云官方网站：TDMQ产品介绍