1. 什么是Celery
Celery是一个流行的Python分布式任务队列，用于处理大量的异步任务。它具有可扩展性，高性能和灵活性，广泛用于处理后台任务，例如发送电子邮件，生成报告，处理图像等。
2. 安装Celery
在开始使用Celery之前，首先需要安装Celery。可以使用pip命令来安装Celery：
pip install celery3. 创建Celery应用
在使用Celery之前，需要创建一个Celery应用。一个Celery应用就是一个Python模块，其中定义了Celery的配置和任务。创建一个新的Python模块，命名为tasks.py：
from celery import Celery
app = Celery('my_task', broker='pyamqp://guest@localhost//', backend='rpc://')
@app.task
def add(x, y):
return x + y
在上面的代码中，我们首先导入Celery类，并创建一个名为app的Celery应用。我们需要传递应用的名称，消息代理（broker）的地址以及结果后端（backend）的地址。在这个例子中，我们使用了RabbitMQ作为消息代理，并将结果保存在RPC后端。
我们还定义了一个简单的任务add，它接受两个参数并返回它们的和。我们使用装饰器@app.task将这个函数标记为Celery任务。
4. 启动Celery
在创建Celery应用之后，我们需要启动Celery worker来处理任务。在命令行中运行以下命令：
celery -A tasks worker --loglevel=info在上面的命令中，我们使用-A参数指定应用模块的名称（在这个例子中是tasks），并使用--loglevel参数指定日志级别。
5. 调用Celery任务
一旦我们的Celery应用和worker都已经启动，我们可以通过调用任务来使用它们。在Python脚本中，我们可以使用 Celery应用的delay方法来调用任务。以下是一个简单的例子：
from tasks import add
result = add.delay(4, 6)
print(result.get())
在上面的代码中，我们首先导入任务add，然后使用delay方法来异步调用任务。我们可以通过调用get方法来获取任务的结果。
5.1 异步任务
Celery允许我们将任务异步执行，即任务会在后台处理，不会影响主线程的执行。通过使用delay方法来调用任务，我们可以确保任务在后台执行。以下是一个例子：
from tasks import add
result = add.delay(4, 6)
在上面的代码中，任务被异步调用，并且程序的执行不会被阻塞。任务将在后台执行，直到完成。
5.2 获取任务结果
在调用任务之后，我们可以使用get方法来获取任务的结果。这个方法会阻塞当前线程，直到任务完成并返回结果。以下是一个例子：
from tasks import add
result = add.delay(4, 6)
print(result.get())
在上面的代码中，我们首先调用任务，并使用get方法来获取结果。然后，我们将结果打印出来。
6. 配置Celery
Celery支持多种配置选项，可以根据需要进行自定义配置。我们可以将配置选项放在一个单独的Python模块中，然后在Celery应用中引用该模块。以下是一个示例配置模块：
# celeryconfig.py
broker_url = 'pyamqp://guest@localhost//'
result_backend = 'rpc://'
在上面的代码中，我们定义了消息代理的地址和结果后端的地址。然后，我们可以在Celery应用中引用这些配置选项：
from celery import Celery
import celeryconfig
app = Celery('my_task')
app.config_from_object(celeryconfig)
在上面的代码中，我们使用config_from_object方法来加载配置选项。我们将配置模块传递给该方法，并让Celery应用使用这些配置选项。
总结
本文介绍了如何快速入门使用Celery分布式任务队列。我们了解了Celery的基本概念和安装方法，并学习了如何创建Celery应用、启动Celery worker以及调用Celery任务。此外，我们还学习了如何配置Celery以满足自己的需求。通过学习本文，读者应该能够快速上手使用Celery来处理异步任务。