自贡网站设计,网页制作和网站建设,乐思网络舆情监测系统,网站开发 cmsCelery 是一个基于分布式消息传递的异步任务队列系统#xff0c;主要用于处理耗时任务、定时任务和周期性任务。它能够将任务分配到多个工作节点#xff08;Worker#xff09;上执行#xff0c;从而提高应用程序的性能和可扩展性。Celery 是 Python 生态中最流行的任务队列…Celery 是一个基于分布式消息传递的异步任务队列系统主要用于处理耗时任务、定时任务和周期性任务。它能够将任务分配到多个工作节点Worker上执行从而提高应用程序的性能和可扩展性。Celery 是 Python 生态中最流行的任务队列工具之一广泛应用于 Web 开发、数据处理、机器学习等领域。 核心概念
1. 任务Task 任务是 Celery 的基本执行单元通常是一个 Python 函数。 任务可以是同步的也可以是异步的。异步任务会被放入任务队列中由 Worker 执行。
2. 消息队列Broker Celery 使用消息队列来传递任务。常见的消息队列包括 RabbitMQ推荐 Redis Amazon SQS 任务会被发送到消息队列中等待 Worker 处理。
3. Worker Worker 是执行任务的进程。它会从消息队列中获取任务并执行。 可以启动多个 Worker 来提高并发处理能力。
4. 后端Backend 后端用于存储任务执行的结果。常见后端包括 Redis RabbitMQ 数据库如 PostgreSQL、MySQL 任务执行完成后结果会被存储在后端中供后续查询。
5. 定时任务Periodic Tasks Celery 支持定时任务和周期性任务通常与 Celery Beat 结合使用。 可以通过配置文件或代码定义任务的执行时间。 主要特点
1. 异步执行 将耗时任务如发送邮件、处理文件、调用外部 API放入任务队列中异步执行避免阻塞主程序。
2. 分布式 支持多台机器上的 Worker 协同工作适合高并发场景。
3. 可扩展 通过增加 Worker 的数量可以轻松扩展任务处理能力。
4. 定时任务 支持定时任务和周期性任务适合定时数据同步、报表生成等场景。
5. 任务重试 支持任务失败后的自动重试机制提高任务的可靠性。
6. 结果存储 任务执行结果可以存储在后端中方便查询和后续处理。 典型应用场景
1. Web 开发 处理耗时请求如发送邮件、生成 PDF、处理上传文件等。 例如用户注册后异步发送欢迎邮件。
2. 数据处理 处理大量数据如数据清洗、数据分析、机器学习模型训练等。
3. 定时任务 定时执行任务如每天凌晨生成报表、定时备份数据等。
4. 分布式计算 将任务分发到多台机器上执行适合大规模计算任务。
基本使用示例以下是一个简单的 Celery 使用示例1. 安装 Celery
bash
pip install celery2. 创建 Celery 应用
pythontasks.py
from celery import Celery创建 Celery 实例
app Celery(tasks, brokerredis://localhost:6379/0, backendredis://localhost:6379/1)定义任务
app.task
def add(x, y):return x y3. 启动 Worker
bash
celery A tasks worker loglevelinfo4. 调用任务
python调用异步任务
result add.delay(4, 6)获取任务结果
print(result.get())Celery 与 Flask 集成在 Flask 中可以使用 FlaskCeleryExt 或直接集成 Celery。例如python
from flask import Flask
from celery import Celerydef create_app():app Flask(__name__)app.config[CELERY_BROKER_URL] redis://localhost:6379/0app.config[CELERY_RESULT_BACKEND] redis://localhost:6379/1celery Celery(app.name, brokerapp.config[CELERY_BROKER_URL])celery.conf.update(app.config)app.extensions[celery] celeryreturn appapp create_app()
celery app.extensions[celery]celery.task
def my_task():return Task executed!
Celery 是一个强大的异步任务队列工具适用于处理耗时任务、定时任务和分布式计算。它的核心组件包括任务、消息队列、Worker 和后端。通过与 Flask 等 Web 框架集成可以轻松实现异步任务处理提升应用程序的性能和用户体验。
