python中celery的基本使用详情-猿码集

1. 什么是Celery

Celery是一个基于分布式消息传递的异步任务队列/任务调度库，通常用于处理大量并发的任务。

2. 安装Celery

2.1 确认Python版本

首先确认你的Python版本，Celery要求Python版本在2.7、3.4或更高版本。

import sys
print(sys.version_info)

如果Python版本符合要求，你可以继续安装Celery。

2.2 安装Celery

可以使用pip命令来安装Celery：

pip install celery

安装完成后，你可以检查Celery的版本：

import celery
print(celery.__version__)

3. 创建Celery应用

在使用Celery之前，需要先创建一个Celery应用。创建Celery应用时，需要指定一个名字和一个可选的消息代理（例如RabbitMQ）。以下是一个简单的示例：

from celery import Celery
app = Celery('myapp', broker='pyamqp://guest@localhost//')

在这个示例中，项目名字为"myapp"，消息代理使用的是RabbitMQ。

4. 定义任务

在Celery中，任务是指异步执行的函数。你可以通过使用装饰器来定义任务：

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

这个示例定义了一个名为"add"的任务，接受两个参数，返回它们的和。

5. 执行任务

在Celery中，任务可以通过apply_async方法来执行，也可以通过delay方法简化调用：

result = add.apply_async(args=(4, 5))
print(result.get())
# 或者
result = add.delay(4, 5)
print(result.get())

通过apply_async方法或delay方法调用任务后，返回的是一个AsyncResult对象。可以通过调用get()方法来获取任务的结果。

6. 配置Celery

6.1 配置任务队列

任务队列是用来存储待执行的任务的地方。Celery使用一套默认的配置，你也可以自定义配置。

可以在Celery应用中通过设置broker_url和result_backend属性来配置任务队列：

app = Celery('myapp', broker='pyamqp://guest@localhost//', result_backend='rpc://')

在这个示例中，broker_url指定了消息代理的地址，result_backend指定了任务结果的存储方式。

6.2 配置并发数量

在任务爆发时，可以通过设置并发数量来控制任务的执行速度。

可以在Celery应用中通过设置worker_concurrency属性来配置并发数量：

app = Celery('myapp', broker='pyamqp://guest@localhost//', result_backend='rpc://', worker_concurrency=10)

在这个示例中，worker_concurrency属性设置为10，表示同时处理10个任务。

6.3 配置任务重试

当任务执行失败时，可以配置Celery自动重试任务。

可以在任务装饰器中通过设置retry参数来配置任务重试：

@app.task(retry=True, max_retries=3)
def divide(x, y):
    try:
        return x / y
    except ZeroDivisionError as e:
        print("Error: %s" % e)
        raise

这个示例中，任务在发生ZeroDivisionError异常时会自动重试，最多重试3次。

7. 启动Celery Worker

Celery的任务是由Worker来执行的，需要启动一个或多个Worker来处理任务。

可以在终端中通过使用celery命令来启动Worker：

celery -A myapp worker --loglevel=info

在这个示例中，"-A myapp"设置了Celery应用的名称为"myapp"。

8. 结语

本文介绍了Celery的基本使用方法。首先介绍了Celery的概念和安装步骤，然后介绍了创建应用、定义任务、执行任务和配置Celery的方法。通过学习本文，你应该能够开始使用Celery进行异步任务处理。

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