python任务调度模块celery
celery简介
Celery是一个python开发的异步分布式任务调度模块。
Celery本身并不提供消息服务，使用第三方服务，也就是borker来传递任务，一般使用rabbitMQ或者Redis。- Celery特点 简单：一单熟悉了celery的工作流程后，配置和使用还是比较简单的。 高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery 会自动尝试重新执行任务。 快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务。 灵活： 几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制。
- Celery工作流程图python-Celery
celery安装使用
安装Celery模块1
pip install celery
Celery的默认broker是RabbitMQ，仅需配置一行
1 | broker_url = 'amqp://guest:guest@localhost:5672//' |
RabbitMQ的安装点击查看。
redis作为broker也可以。-
安装
1
pip install redis
-
配置
broker_url配置redis数据库地址，格式为redis://:password@hostname:port/db_number。 backend配置任务结果存储位置，将保存每个任务的执行结果。12
app.conf.broker_url = 'redis://localhost:6379/0'app.conf.result_backend = 'redis://localhost:6379/0'
port和db_number是可选项，默认情况下端口使用6379，db_number使用0。
- 示例 创建一个celery application定义任务列表，新建一个
celery1.py文件12345678
from celery import Celerybroker = "redis://118.24.18.158:6379/5"backend = "redis://118.24.18.158:6379/6"app = Celery("celery1", broker=broker, backend=backend)@app.taskdef add(x, y): return x+y
启动Celery Worker开始监听并执行任务
1 | celery -A celery1 worker --loglevel=info |
调用任务
123456789 | import timefrom celery1 import addre = add.delay(10, 20)print(re)print(re.status)time.sleep(8)print(re.status)print(re.result) |