Django使用celery异步发送短信验证码代码示例

目录
  • celery
    • 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
      • 1.settings同级目录下创建 celery 文件
      • 2.配置settings文件
      • 3 配置 settings同级目录下 init 文件
      • 4.在utils下新建一个task.py文件
      • 5.接口中调用
      • 6 .先启动django项目 然后另开终端 cd到项目

celery

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结果返回,而是给你返回 一个任务ID,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果, 在任务执行ing进行时,你可以继续做其它的事情
  • Celery 在执行任务时需要通过一个消息中间件来接收和发送任务消息,以及存储任务结果, 一般使用rabbitMQ or Redis

1.2 Celery有以下优点

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

1.3 Celery 特性

方便查看定时任务的执行情况, 如 是否成功, 当前状态, 执行任务花费的时间等.

可选 多进程, Eventlet 和 Gevent 三种模型并发执行.

Celery 是语言无关的.它提供了python 等常见语言的接口支持.

2.工作原理

2.1 Celery 扮演生产者和消费者的角色

 Celery Beat : 任务调度器. Beat 进程会读取配置文件的内容, 周期性的将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列.

Celery Worker : 执行任务的消费者, 通常会在多台服务器运行多个消费者, 提高运行效率.

Broker : 消息代理, 队列本身. 也称为消息中间件. 接受任务生产者发送过来的任务消息, 存进队列再按序分发给任务消费方(通常是消息队列或者数据库).

Producer : 任务生产者. 调用 Celery API , 函数或者装饰器, 而产生任务并交给任务队列处理的都是任务生产者.

Result Backend : 任务处理完成之后保存状态信息和结果, 以供查询.

3.异步发短信

1.settings同级目录下创建 celery 文件

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery
# 设置环境变量
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'meiduo.settings')
# 注册Celery的APP
app = Celery('meiduo')
# 绑定配置文件
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
# 自动发现各个app下的tasks.py文件
app.autodiscover_tasks()

2.配置settings文件

CELERY_BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'

3 配置 settings同级目录下 init 文件

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from .celery import app as celery_app
__all__ = ['celery_app']

4.在utils下新建一个task.py文件

from celery.task import task
from .comm import send_message

# 定义发送邮件的方法
@task
def mail(mobile,code):
    send_message(mobile,code,5)

5.接口中调用

from utils.tasks import mail
import random
class SendMes(APIView):
    # 短信验证
    def get(self,request):
        # 接收客户端发送的数据
        imagecode = request.query_params.get('imagecode')
        print(imagecode)
        mobile = request.query_params.get('mobile')
        print(mobile)
        uuid = request.query_params.get('uuid')
        print(uuid)
        if not all([imagecode,mobile]):
            return Response({'msg':'没有获取到'})
        # 验证图片验证码
        conn =get_redis_conn()
        # redis 中取验证码
        code = conn.get(uuid)
        print(code)
        if code:
            code = str(code,encoding='utf8')
            # 图片验证码对比
            if imagecode.lower() == code.lower():
                # 验证通过后调用发送短信接口
                sms_code = random.randint(10000,99999)
                # 重点 重点 重点!!!!!!!
                result = mail.delay(mobile,sms_code,1)
               # 加入短信吗发送成功
                if result:
                    # redis中要存短信验证吗
                    conn.setex(mobile,60,sms_code)
                    # 把图片验证码从redis中删除
                    conn.delete(uuid)
                    return Response({'msg':sms_code})
                else:
                    return ({'msg':'发送失败'})
            else:
                return Response({'msg':'验证码不正确'})
        return Response('ok')

6 .先启动django项目 然后另开终端 cd到项目

目录下启动celery 服务 指定并发数 --autoscale(最多,最少)

celery worker -A meiduo --loglevel=info --pool=solo --autoscale=50,5

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