海南省建设工程质量监督网站,做网站的要花多少钱,注册建筑公司,大连林峰建设有限公司Celery是一个用于处理异步任务的Python库#xff0c;它允许你将任务分发到多个worker进行处理。以下是Celery的使用详解#xff1a;
安装Celery 使用pip安装Celery#xff1a;
pip install celery创建Celery实例 首先#xff0c;需要创建一个Celery实例#xff0c;指定b…Celery是一个用于处理异步任务的Python库它允许你将任务分发到多个worker进行处理。以下是Celery的使用详解
安装Celery 使用pip安装Celery
pip install celery创建Celery实例 首先需要创建一个Celery实例指定broker消息中间件和backend结果存储。
from celery import Celeryapp Celery(tasks, brokerpyamqp://guestlocalhost//, backendrpc://)定义任务 在模块中定义一个任务使用app.task装饰器将其标记为Celery任务。
app.task
def add(x, y):return x y调用任务 可以使用apply_async或delay方法调用任务。
# 使用apply_async调用任务
add.apply_async(args(1, 2), queuedefault)# 使用delay调用任务
result add.delay(1, 2)运行worker 在命令行中运行以下命令启动worker
celery -A your_module worker --loglevelinfo查看任务状态 可以使用AsyncResult对象查看任务的状态。
result add.delay(1, 2)
print(result.ready()) # 检查任务是否完成
print(result.get()) # 获取任务结果配置多个worker和队列 可以在Celery实例中配置多个worker和队列。
app Celery(tasks, brokerpyamqp://guestlocalhost//, backendrpc://)
app.conf.update(worker_directories[path/to/worker1, path/to/worker2],task_queues[Queue(default, Exchange(default), routing_keydefault),Queue(high-priority, Exchange(high-priority), routing_keyhigh-priority),],task_default_queuedefault,task_default_exchangedefault,task_default_routing_keydefault,
)优先级和路由 可以为任务设置优先级和路由键以便将任务发送到不同的队列。
add.apply_async(args(1, 2), priority2, queuehigh-priority, routing_keyhigh-priority)结果后端 可以使用结果后端存储任务的结果。支持多种后端如Redis、数据库等。
app Celery(tasks, brokerpyamqp://guestlocalhost//, backendredis://localhost:6379/0)自定义序列化和压缩 可以自定义序列化和压缩方法以便在broker和worker之间传输数据。
app.conf.update(accept_content[json],result_serializerjson,task_serializerjson,compressiongzip,
)
