python django与celery的集成
2021/7/15 20:38:42
本文主要是介绍python django与celery的集成,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
一、celery与django
关于celery介绍和使用可以查看上篇Python中任务队列-芹菜celery的使用
关于django的介绍和使用可查看python django框架+vue.js前后端分离
我来看一下celery集成到django后的整个工作链:django将任务转发给消息队列,celery读取到任务后执行并将结果通过django ORM 存储。
在本文中两个插件:
- 使用
django-celery-results
将celery处理结果进行ORM存储 - 使用
django-celery-beat
对任务管理和周期调度
二、基本使用
1.创建一个django项目,不再赘述
建好后目录看起来是这样的
django_celery ├── celery_app │ ├── __init__.py │ ├── apps.py │ ├── migrations/ │ ├── models.py │ ├── admin.py │ └── views.py ├── manage.py ├── django_celery │ ├── __init__.py │ ├── settings.py │ ├── urls.py │ └── wsgi.py └── env/ │── db.sqlite3
安装插件
pip install django-celery-results pip install django-celery-beat
在项目settings.py我们会安装appcelery_app
、django_celery_results
、django_celery_beat
并开启我们的admin后台用于查看和管理我们的任务调度。
2.添加任务tasks.py
我们在celery_app中添加任务文件tasks.py其中包含上篇文章中单args_add1任务,并通过shared_task
进行装饰。
from __future__ import absolute_import from celery import shared_task import time @shared_task def args_add1(x,y): print("start task no.1 now!") time.sleep(10) print("task no.1 end!") return x+y
3.配置celery应用
在django_celery目录下添加celery.py用于创建我们的celery应用
import os from celery import Celery #加载配置 os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'django_celery.settings') #创建celery app app = Celery('django_celery') app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY') #自动发现项目中的tasks app.autodiscover_tasks()
在setting中添加celery相关配置,指定Broker和Backend。这里我们延用上篇的rabbitmq作为Broker,后端配置为django-db
CELERY_BROKER_URL = 'amqp://rabbit_user:rabbit_pass@i-k9pwet2d/rabbit_vhost' CELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db'
我们的celery应用配置好了,然后我们要启动它,在__init__.py
中加入我们的app
from .celery import app as celery_app __all__ = ['celery_app']
4.配置django
通过上面的配置我们有了celery应用,也有了任务,接下来我们配置一个URL请求来发送我们的任务给celery。
对我们app下views.py编写如下
from django.http import JsonResponse from celery_app import tasks from celery.result import AsyncResult # Create your views here. def celery(request,*args,**kwargs): res=tasks.args_add1.delay(123,456) #发送任务给celery result = AsyncResult(res.task_id) return JsonResponse({'status':result.status,'task_id':result.task_id})
配置路由
from django.contrib import admin from django.urls import path import celery_app.views urlpatterns = [ path('admin/', admin.site.urls), path('celery/',celery_app.views.celery) ]
5.查看任务执行
通过上面配置我们基本款已经成了。我们启动django和celery worker看看
python manage.py migrate python manage.py runserver
启动celery worker
celery -A django_celery worker --loglevel=info --concurrency=10
访问地址:http://127.0.0.1:8000/celery/ 发送我们的任务,此时任务已处于等待状态。
在worker终端上可以查看到任务正在被处理。
我们在django后台查看task执行记录和细节
三、周期性任务调度
在前面我们已经安装了django-celery-beat
我们在后台Periodic tasks
中配置我们的周期性任务,也可以通过Crontab Schedule
来配置计划任务。
我们配置一个每5小时执行一次的任务。
启动调度器,这样我们的任务就会在后台默默无闻的周期性工作啦。
celery -A django_celery beat -l info --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler
以上是celery集成到django中的基础使用。
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这篇关于python django与celery的集成的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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