python3中celery异步框架简单使用+守护进程方式启动

1. Celery异步框架简介

Celery是一个基于Python的分布式任务队列系统，可以实现任务的异步处理和调度。它提供了简单易用的API，支持多种消息传输方式，包括Redis、RabbitMQ、Amazon SQS等。

在开发中，我们常常会遇到一些耗时的操作，例如发送邮件、处理大量数据等。如果这些操作在主线程中执行，会导致请求的响应时间延长，严重影响用户体验。而使用Celery可以将这些耗时操作放在后台异步执行，提高了系统的并发能力和响应速度。

2. 安装Celery

在开始使用Celery之前，我们需要先安装Celery库。可以通过pip命令进行安装：

pip install celery

3. 创建Celery应用

在使用Celery之前，我们需要创建一个Celery应用对象。可以单独创建一个Python文件，例如celery_app.py：

from celery import Celery

# 创建Celery应用对象
app = Celery('celery_demo', broker='redis://localhost:6379/0')
# 配置Celery应用
app.conf.update(
    result_backend='redis://localhost:6379/0',
    task_serializer='json',
    result_serializer='json',
)

上述代码中，我们首先导入Celery模块，然后创建了一个名为“celery_demo”的Celery应用对象，并指定了消息代理（broker）为Redis，结果存储后端为Redis。同时，我们还对Celery应用进行了一些配置，例如序列化方式为JSON。

4. 定义任务

在Celery中，任务是最基本的单位。我们需要定义自己的任务，并将其注册到Celery应用中。可以在同一个文件中定义多个任务。

例如，我们定义一个发送邮件的任务：

from celery_app import app

@app.task
def send_email():
    # 发送邮件的逻辑
    pass

上述代码中，我们使用了@app.task装饰器将send_email函数注册成为一个Celery任务。在实际应用中，我们需要在send_email函数中编写发送邮件的逻辑。

5. 使用异步任务

在使用Celery时，我们可以将任务以异步方式提交给Celery应用来执行。

例如，我们可以在一个视图函数中使用Celery发送邮件：

from celery_task import send_email

def send_email_view(request):
    # 提交异步任务
    send_email.delay()
    return HttpResponse('邮件发送中')

上述代码中，我们导入了send_email任务，并使用.delay()方法将任务提交到Celery应用中去执行。在执行异步任务时，调用的函数会立即返回，不会等待任务执行完毕。

6. 守护进程方式启动Celery应用

在生产环境中，我们通常会使用守护进程的方式启动Celery应用，以确保应用的稳定性和可靠性。Celery提供了一个命令行工具celery来管理Celery应用，可以使用以下命令启动守护进程：

celery worker -A celery_app --loglevel=info &

上述命令中，-A参数指定Celery应用的路径，--loglevel参数指定日志级别为info，&符号表示将守护进程移到后台运行。

7. 总结

本文介绍了如何在Python3中使用Celery异步框架，并以守护进程方式启动应用。Celery能够帮助我们实现任务的异步处理，提高系统的并发能力和响应速度。值得注意的是，在使用Celery时需要合理配置消息代理和结果存储后端，以及对任务函数进行必要的装饰器注册，才能正常运行。

通过本文的学习，相信读者对Celery的基本概念和使用方法已经有了一定的了解。在实际开发中，还可以根据具体需求进行更深入的学习和应用。希望本文能对读者有所帮助！