Django异步任务之Celery的基本使用

Celery

许多Django应用需要执行异步任务, 以便不耽误http request的执行. 我们也可以选择许多方法来完成异步任务, 使用Celery是一个比较好的选择, 因为Celery有着大量的社区支持, 能够完美的扩展, 和Django结合的也很好. Celery不仅能在Django中使用, 还能在其他地方被大量的使用. 因此一旦学会使用Celery, 我们可以很方便的在其他项目中使用它.

celery 是一个用于实现异步任务的库, 在很多项目中都使用它, 它和 django 融合使用很完美. 使用 celery 可以在实现 http request请求返回 view 前做一些我们想做的而且耗时的事情而不会让用户等待太久

环境

django 版本 == 1.11.6

celery 版本 == 3.1.25

安装

pip install django-celery
pip install celery

首先需要将 celery 添加到 django 项目的 settings 里， celery 任务和 django 需要一个 中间人(broker),，这里使用的是 django 自带的 broker， 但在生产中一般使用 rabbitmq， Redis 等，在 INSTALLED_APP 中需要添加 djcelery 和 kombu.transport.django, 还有 app 应用。

- project/project/ settings.py：

import djcelery

djcelery.setup_loader()
BROKER_URL = 'django://'

INSTALLED_APP = (
 ...
 'app'
 'djcelery',
 'kombu.transport.django',
)

新建 celery.py 创建一个 celery 应用，并添加以下内容

- project/project/ celery.py：

# 相对路径导入, 防止导入 celery 时冲突
from __future__ import absolute_import
import os
from celery import Celery
from django.conf import settings

# 让 celery 能找到 django 项目
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'project.settings')
# 创建一个 celery 应用
app = Celery('project')

# 导入配置
app.config_from_object('django.conf:settings')
# 自动发现 task
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)

@app.task(bind=True)
def debug_task(self):

 print('Request: {0!r}'.format(self.request))

- project/project/ __init__.py：

from __future__ import absolute_import

# This will make sure the app is always imported when
# Django starts so that shared_task will use this app.
from .celery import app as celery_app

在 django app 中添加任务，文件名必须是 tasks.py， 在普通 python 函数前加一个 @task() 装饰器就变成了 celery task

-project/app/ tasks.py：

from celery.task import task
from time import sleep

@task()
def helloWorld():
 print 'helloWorld'
 sleep(10)
 print 'helloWorld'
 return 'helloCelery'

这样，一个任务就创建成功了，只剩下在 view 中调用了

-project/app view.py：

from tasks.py import helloWorld

def home():

 helloWorld.delay()

 return HttpResponse('helloCelery')

最后

python manage.py migrate

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对我们的支持。

赞 (0)

相关推荐

  • 通过celery异步处理一个查询任务的完整代码

    今天介绍通过celery实现一个异步任务.有这样一个需求,前端发起一个查询的请求,但是发起查询后,查询可能不会立即返回结果.这时候,发起查询后,后端可以把这次查询当作一个task,并立即返回一个能唯一表明该task的值,如taskID(用户后面可以通过这个taskID 随时查看结果),用户收到这个taskID后,可以转去处理其他任务,而不必一直等待查询结果.后端API调用celery来处理这个task,并将结果值保存在一个csv文件中,后面用户通过taskID 查询时返回结果. def appl

  • python使用celery实现异步任务执行的例子

    使用celery在django项目中实现异步发送短信 在项目的目录下创建celery_tasks用于保存celery异步任务. 在celery_tasks目录下创建config.py文件,用于保存celery的配置信息 ```broker_url = "redis://127.0.0.1/14"``` 在celery_tasks目录下创建main.py文件,用于作为celery的启动文件 from celery import Celery # 为celery使用django配置文件进行

  • Django Celery异步任务队列的实现

    背景 在开发中,我们常常会遇到一些耗时任务,举个例子: 上传并解析一个 1w 条数据的 Excel 文件,最后持久化至数据库. 在我的程序中,这个任务耗时大约 6s,对于用户来说,6s 的等待已经是个灾难了. 比较好的处理方式是: 接收这个任务的请求 将这个任务添加到队列中 立即返回「操作成功,正在后台处理」的字样 后台消费这个队列,执行这个任务 我们按照这个思路,借助 Celery 进行实现. 实现 本文所使用的环境如下: Python 3.6.7 RabbitMQ 3.8 Celery 4.

  • Django中使用celery完成异步任务的示例代码

    Django中使用celery完成异步任务的示例代码

    本文主要介绍如何在django中用celery完成异步任务,web项目中为了提高用户体验可以对一些耗时操作放到异步队列中去执行,例如激活邮件,后台计算操作等等 当前项目环境为: django==1.11.8 celery==3.1.25 redis==2.10.6 pip==9.0.1 python3==3.5.2 django-celery==3.1.17 一,创建Django项目及celery配置 1,创建Django项目 1>打开终端输入:django-admin startproject

  • Django异步任务之Celery的基本使用

    Celery 许多Django应用需要执行异步任务, 以便不耽误http request的执行. 我们也可以选择许多方法来完成异步任务, 使用Celery是一个比较好的选择, 因为Celery有着大量的社区支持, 能够完美的扩展, 和Django结合的也很好. Celery不仅能在Django中使用, 还能在其他地方被大量的使用. 因此一旦学会使用Celery, 我们可以很方便的在其他项目中使用它. celery 是一个用于实现异步任务的库, 在很多项目中都使用它, 它和 django 融合使用

  • Django中如何使用celery异步发送短信验证码详解

    目录 1.celery介绍 1.1 celery应用举例 1.2 Celery有以下优点 1.3 Celery 特性 2.工作原理 2.1 Celery 扮演生产者和消费者的角色 3.异步发短信 总结 1.celery介绍 1.1 celery应用举例 Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列,通过它可以轻松的实现任务的异步处理,如果你的业务场景中需要用到异步任务,就可以考虑使用celery 你想对100台机器执行一条批量命令,可能会花很长时间 ,但你不想让你的程序等着

  • django框架如何集成celery进行开发

    django框架如何集成celery进行开发

    上一篇已经介绍了celery的基本知识,本篇以一个小项目为例,详细说明django框架如何集成celery进行开发. 本系列文章的开发环境: window 7 + python2.7 + pycharm5 + celery3.1.25 + django1.9.4 一.项目功能 在web应用中,用户触发一个操作,执行后台处理程序,这个程序需要执行很长时间才能返回结果.怎样才能不阻塞http请求,不让用户等待从而提高用户体验呢?这是本例需要解决的问题.具体设计是:用两个网页进行展示,一个网页是提交加

  • Django异步任务线程池实现原理

    这篇文章主要介绍了Django异步任务线程池实现原理,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 当数据库数据量很大时(百万级),许多批量数据修改请求的响应会非常慢,一些不需要即时响应的任务可以放到后台的异步线程中完成,发起异步任务的请求就可以立即响应 选择用线程池的原因是:线程比进程更为可控.不像子进程,子线程会在所属进程结束时立即结束.线程可共享内存. 请求任务异步处理的原理 使用python manage.py runserver模式启

  • Python环境下安装使用异步任务队列包Celery的基础教程

    1.简介 celery(芹菜)是一个异步任务队列/基于分布式消息传递的作业队列.它侧重于实时操作,但对调度支持也很好. celery用于生产系统每天处理数以百万计的任务. celery是用Python编写的,但该协议可以在任何语言实现.它也可以与其他语言通过webhooks实现. 建议的消息代理RabbitMQ的,但提供有限支持Redis, Beanstalk, MongoDB, CouchDB, ,和数据库(使用SQLAlchemy的或Django的 ORM) . celery是易于集成Dja

  • Django使用Celery异步任务队列的使用

    1 Celery简介 Celery是异步任务队列,可以独立于主进程运行,在主进程退出后,也不影响队列中的任务执行. 任务执行异常退出,重新启动后,会继续执行队列中的其他任务,同时可以缓存停止期间接收的工作任务,这个功能依赖于消息队列(MQ.Redis). 1.1 Celery原理 Celery的 架构 由三部分组成,消息中间件(message broker),任务执行单元(worker)和任务执行结果存储(task result store)组成. 消息中间件:Celery本身不提供消息服务,但

  • Django配置celery（非djcelery）执行异步任务和定时任务

    所有演示均基于Django2.0 celery是一个基于python开发的简单.灵活且可靠的分布式任务队列框架,支持使用任务队列的方式在分布式的机器/进程/线程上执行任务调度.采用典型的生产者-消费者模型,主要由三部分组成: 消息队列broker:broker实际上就是一个MQ队列服务,可以使用redis.rabbitmq等作为broker 处理任务的消费者workers:broker通知worker队列中有任务,worker去队列中取出任务执行,每一个worker就是一个进程 存储结果的bac

  • 详解配置Django的Celery异步之路踩坑

    人生苦短,我用python. 看到这句话的时候,感觉可能确实是很深得人心,不过每每想学学,就又止步,年纪大了,感觉学什么东西都很慢,很难,精神啊注意力啊思维啊都跟不上.今天奶牛来分享自己今天踩的一个坑. 先说说配置过程吧,初学Django,啥都不懂,当然,python也很水,啥东西都得现查现用.Django安装还是很简单的. apt-get install python3 pip3 install django 嗯,就是两条命令的事儿. 再说celery的安装: pip3 install cel

随机推荐