windows环境中利用celery实现简单任务队列过程解析
人气:0这篇文章主要介绍了windows环境中利用celery实现简单任务队列过程解析,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
一、背景
最近因项目需要,学习任务队列Celery的用法;
二、测试使用环境:
1.Windows7 x64
2.Python == 3.7.5
3.celery == 4.3.0
4.redis =3.3.11
5.eventlet==0.25.1 ==> pip install eventlet (windows环境必须安装)
6.IDE为pycharm
三、关于celery的安装和卸载处理
pip install celery #安装
pip install celery == 3.1.25 #指定安装版本
pip uninstall celery #卸载
四、Celery分为3个部分
1.worker部分负责任务的处理,即工作进程(我的理解工作进程就是你写的python代码,当然还包括python调用系统工具功能)
2.broker部分负责任务消息的分发以及任务结果的存储,这部分任务主要由中间数据存储系统完成,比如消息队列服务器RabbitMQ、redis、
3.Celery主类,进行任务最开始的指派与执行控制,他可以是单独的python脚本,也可以和其他程序结合,应用到django或者flask等web框架里面以及你能想到的任何应用
五、上代码:
1.创建Celery实例tasks.py:
# -*- coding: utf-8 -*- # 使用celery import time from celery import Celery import redis # 创建一个Celery类的实例对象 app = Celery('celery_tasks.tasks', broker='redis://:topsky@127.0.0.1:6379/1') @app.task def add(a, b): count = a + b print('任务函数正在执行....') time.sleep(5) return count
2.调用celery任务代码:
from celery_tasks.tasks import add def notity(a, b): # result = a + b result = add.delay(a, b) return result if __name__ == '__main__': result = notity(3, 5) print(result)
六、执行worker
1.创建一个worker,等待处理队列中的任务,打开Windows PowerShell终端以管理员身份运行,cd到E:\SvnCode\myCode目录中,
2.执行命令: celery -A celery_tasks.tasks worker -l info -P eventlet
参数解释,命令中-A参数表示的是Celery APP的名称celery_tasks,这个实例中指的就是tasks.py,后面的tasks就是APP的名称,worker是一个执行任务角色,后面的loglevel=info记录日志类型默认是info,这个命令启动了一个 worker, 用来执行程序中add这个加法任务(task),-P eventlet是防止在windows环境下出现
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