二十四、python任务调度模块celery
发布日期:2021-10-31 07:31:30
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分类:技术文章
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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
celery安装使用
安装Celery模块
pip install celery
Celery的默认broker是RabbitMQ,仅需配置一行
broker_url = 'amqp://guest:guest@localhost:5672//'
redis作为broker也可以。
安装
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。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from celery import Celery broker = "redis://118.24.18.158:6379/5" backend = "redis://118.24.18.158:6379/6" app = Celery("celery1", broker=broker, backend=backend) @app.task def add(x, y): return x+y
启动Celery Worker开始监听并执行任务
celery -A celery1 worker --loglevel=info
调用任务
import time from celery1 import add re = add.delay(10, 20) print(re) print(re.status) time.sleep(8) print(re.status) print(re.result)
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