Celery 大量任务 分发
Celery是由Python开发的一个简单、灵活、可靠的处理大量任务的分发系统,它不仅支持实时处理也支持任务调度。
- user:用户程序,用于告知celery去执行一个任务。
- broker: 存放任务(依赖RabbitMQ或Redis,进行存储)
- worker:执行任务
celery需要rabbitMQ、Redis、Amazon SQS、Zookeeper(测试中) 充当broker来进行消息的接收,并且也支持多个broker和worker来实现高可用和分布式。http://docs.celeryproject.org/en/latest/getting-started/brokers/index.html
Celery version 4.0 runs on
Python ❨2.7, 3.4, 3.5❩
PyPy ❨5.4, 5.5❩
This is the last version to support Python 2.7, and from the next version (Celery 5.x) Python 3.5 or newer is required. If you’re running an older version of Python, you need to be running an older version of Celery: Python 2.6: Celery series 3.1 or earlier.
Python 2.5: Celery series 3.0 or earlier.
Python 2.4 was Celery series 2.2 or earlier. Celery is a project with minimal funding, so we don’t support Microsoft Windows. Please don’t open any issues related to that platform.
版本和要求
环境准备:
- 安装rabbitMQ或Redis
见:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5132791.html - 安装celery
pip3 install celery
快速上手
import time
from celery import Celery app = Celery('tasks', broker='redis://192.168.10.48:6379', backend='redis://192.168.10.48:6379') @app.task
def xxxxxx(x, y):
time.sleep(10)
return x + y
s1.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from s1 import xxxxxx # 立即告知celery去执行xxxxxx任务,并传入两个参数
result = xxxxxx.delay(4, 4)
print(result.id)
s2.py
from celery.result import AsyncResult
from s1 import app async = AsyncResult(id="f0b41e83-99cf-469f-9eff-74c8dd600002", app=app) if async.successful():
result = async.get()
print(result)
# result.forget() # 将结果删除
elif async.failed():
print('执行失败')
elif async.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')
s3.py
执行 s1.py 创建worker(终端执行命令):
注释: 要在项目目录里执行《 在windows是不支持这个命令得 要安装 pip3 install eventle》在执行得时候
celery worker -A s1 -l info -P eventlet # 在windows 下执行的命令
celery worker -A s1 -l info
执行 s2.py ,创建一个任务并获取任务ID:
python3 s2.py
执行 s3.py ,检查任务状态并获取结果:
python3 s3.py
多任务结构
pro_cel
├── celery_tasks# celery相关文件夹
│ ├── celery.py # celery连接和配置相关文件
│ └── tasks.py # 所有任务函数
├── check_result.py # 检查结果
└── send_task.py # 触发任务
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from celery import Celery celery = Celery('xxxxxx',
broker='redis://192.168.0.111:6379',
backend='redis://192.168.0.111:6379',
include=['celery_tasks.tasks']) # 时区
celery.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
celery.conf.enable_utc = False
pro_cel/celery_tasks/celery
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- import time
from .celery import celery @celery.task
def xxxxx(*args, **kwargs):
time.sleep(5)
return "任务结果" @celery.task
def hhhhhh(*args, **kwargs):
time.sleep(5)
return "任务结果"
pro_cel/celery_tasks/tasks.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- from celery.result import AsyncResult
from celery_tasks.celery import celery async = AsyncResult(id="ed88fa52-11ea-4873-b883-b6e0f00f3ef3", app=celery) if async.successful():
result = async.get()
print(result)
# result.forget() # 将结果删除
elif async.failed():
print('执行失败')
elif async.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')
pro_cel/check_result.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import celery_tasks.tasks # 立即告知celery去执行xxxxxx任务,并传入两个参数
result = celery_tasks.tasks.xxxxx.delay(4, 4) print(result.id)
pro_cel/send_task.py
更多配置:http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/configuration.html
定时任务
1. 设定时间让celery执行一个任务
import datetime
from celery_tasks.tasks import xxxxx
"""
from datetime import datetime v1 = datetime(2017, 4, 11, 3, 0, 0)
print(v1) v2 = datetime.utcfromtimestamp(v1.timestamp())
print(v2) """
ctime = datetime.datetime.now()
utc_ctime = datetime.datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp()) s10 = datetime.timedelta(seconds=10)
ctime_x = utc_ctime + s10 # 使用apply_async并设定时间
result = xxxxx.apply_async(args=[1, 3], eta=ctime_x)
print(result.id)
2. 类似于contab的定时任务
"""
celery beat -A proj
celery worker -A proj -l info """
from celery import Celery
from celery.schedules import crontab app = Celery('tasks', broker='amqp://47.98.134.86:5672', backend='amqp://47.98.134.86:5672', include=['proj.s1', ])
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
app.conf.enable_utc = False app.conf.beat_schedule = {
# 'add-every-10-seconds': {
# 'task': 'proj.s1.add1',
# 'schedule': 10.0,
# 'args': (16, 16)
# },
'add-every-12-seconds': {
'task': 'proj.s1.add1',
'schedule': crontab(minute=42, hour=8, day_of_month=11, month_of_year=4),
'args': (16, 16)
},
}
注:如果想要定时执行类似于crontab的任务,需要定制 Scheduler来完成。
Flask中应用Celery
pro_flask_celery/
├── app.py
├── celery_tasks
├── celery.py # 必须得有一个 celery.py的文件 这里放连接
└── tasks.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- from flask import Flask
from celery.result import AsyncResult from celery_tasks import tasks
from celery_tasks.celery import celery app = Flask(__name__) TASK_ID = None @app.route('/')
def index():
global TASK_ID
result = tasks.xxxxx.delay()
# result = tasks.task.apply_async(args=[1, 3], eta=datetime(2018, 5, 19, 1, 24, 0))
TASK_ID = result.id return "任务已经提交" @app.route('/result')
def result():
global TASK_ID
result = AsyncResult(id=TASK_ID, app=celery)
if result.ready():
return result.get()
return "xxxx" if __name__ == '__main__':
app.run()
app.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from celery import Celery
from celery.schedules import crontab celery = Celery('xxxxxx',
broker='redis://192.168.10.48:6379',
backend='redis://192.168.10.48:6379',
include=['celery_tasks.tasks']) # 时区
celery.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
celery.conf.enable_utc = False
celery_tasks/celery.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- import time
from .celery import celery @celery.task
def hello(*args, **kwargs):
print('执行hello')
return "hello" @celery.task
def xxxxx(*args, **kwargs):
print('执行xxxxx')
return "xxxxx" @celery.task
def hhhhhh(*args, **kwargs):
time.sleep(5)
return "任务结果"
celery_task/tasks.py
春生Flask中应用Celery
from flask import Flask,render_template,request,redirect
import time
from celery_tasks import tasks
from celery.result import AsyncResult
from celery_tasks.celery import cel app = Flask(__name__) GOODS = [
# {'title':'商品名称','pirce':100,'ticket':'7ec48f84-7160-4c1d-bb78-9c9327f7a978'}
] @app.route('/index')
def index():
return render_template('index.html',goods = GOODS) @app.route('/add',methods=['GET','POST'])
def add():
if request.method == "GET":
return render_template('add.html',goods = GOODS)
title = request.form.get('title')
price = request.form.get('price')
# 处理业务逻辑
# 耗时 1分钟 # 立即交给broker去执行
result = tasks.x1.delay(1,8) # 去触发 函数 result.id 拿到一个 字符串凭证 # 10s之后,broker才开始执行
import datetime
# 可以 t = "2018-8-8"
ctime = datetime.datetime.now() # 获取当前时间
utc_ctime = datetime.datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp()) # 当前时间转换成UTC时间
ctime_x = utc_ctime + datetime.timedelta(seconds=10) # 时间 utc时间 seconds=10 ----就是当前时间的10秒后执行 result = tasks.x1.apply_async(args=[1, 8], eta=ctime_x) # apply_async 是 GOODS.append({'title':title,'price':price,'ticket':result.id}) return redirect('/index') @app.route('/detail')
def detail():
ticket = request.args.get('ticket')
result = AsyncResult(id=ticket, app=cel)
if result.successful():
val = result.get()
return "执行完成,结果:%s" %val
else:
return '正在处理中...' if __name__ == '__main__':
app.run()
app.py
from celery import Celery
from celery.schedules import crontab cel = Celery('tasks', # 是一个名字
broker='redis://:beta@140.143.227.206:8888/0', # 放任务
backend='redis://:beta@140.143.227.206:8888/0', # 取结果
include=['celery_tasks.tasks','celery_tasks.xxx']
)
# 如果需要 每天都要执行的 任务之前 要 执行这个 celery beat -A celery_tasks
cel.conf.beat_schedule = {
# 'add-every-10-seconds': {
# 'task': 'celery_tasks.tasks.x2', # 找到 那个函数
# 'args': (98, 10), # 给 x2 传参数
# 'schedule': 10.0, # 每10秒执行下这个任务
# },
'add-every-12-seconds': {
'task': 'celery_tasks.tasks.x2',
'schedule': crontab(minute=42, hour=8, day_of_month=11, month_of_year=4), # month_of_year = 月 day_of_month = 日 hour = 时 minute = 分
'args': (26, 16)
},
}
celery.py
import time
from .celery import cel
from celery import shared_task @shared_task
def x1(x, y):
time.sleep(10)
return x + y @cel.task
def x2(x, y):
time.sleep(5)
return x - y @cel.task
def x3(x, y):
time.sleep(2)
return x * y
tasks.py
Celery 大量任务 分发的更多相关文章
- django的crontab
最近需要考虑如何在django环境中跑定时任务. 这个在 stackoverflow 也有对应的 讨论 , 方法也有不少, 这边简单尝试和总结下. 假设我们现在的定期任务就是睡眠 n 秒, 然后往 ...
- python celery任务分发
<div id="cnblogs_post_body" class="blogpost-body"><p>Celery是由Python开 ...
- 异步任务分发模块Celery
Celery简介 Celery是一个功能完备即插即用的任务队列.它使得我们不需要考虑复杂的问题,使用非常简单. celery适用异步处理问题,当遇到发送邮件.或者文件上传, 图像处理等等一些比较耗时的 ...
- 异步分发任务celery
Celery简介 Celery是一个功能完备即插即用的任务队列.它使得我们不需要考虑复杂的问题,使用非常简单. celery适用异步处理问题,当遇到发送邮件.或者文件上传, 图像处理等等一些比较耗时的 ...
- celery 框架
转自:http://www.cnblogs.com/forward-wang/p/5970806.html 生产者消费者模式 在实际的软件开发过程中,经常会碰到如下场景:某个模块负责产生数据,这些数据 ...
- Celery 框架学习笔记
在学习Celery之前,我先简单的去了解了一下什么是生产者消费者模式. 生产者消费者模式 在实际的软件开发过程中,经常会碰到如下场景:某个模块负责产生数据,这些数据由另一个模块来负责处理(此处的模块是 ...
- celery 学习笔记 01-介绍
celery 学习笔记 01-介绍 celery 是 python 中的常用的任务队列框架,经常用于异步调用.后台任务等工作.celery 本身以 python 写,但协议可在不同的语言中实现,其它语 ...
- 如何让celery接受定制的参数
背景介绍 最近的一个项目使用到celery结算订单,使用celery的确很方便.但是复杂的内部框架导致了需要传人大量的参数例如数据库配置文件等.下面先来看看我仿照官网写的代码.所有代码都放到githu ...
- Python 任务队列 Celery
一. celery 简介 Celery 是一个专注于实时处理和任务调度的分布式任务队列, 同时提供操作和维护分布式系统所需的工具.. 所谓任务就是消息, 消息中的有效载荷中包含要执行任务需要的全部数据 ...
随机推荐
- 一次shell中seq的处理
一次shell中seq的处理 背景:用要shell 提取 文件中内容,文件名是用序列号如下生成,文件差不多有将近400多w个 如下: www.ahlinux.com 原始脚本#! /bin/sh# ...
- 8.INSERT INTO 语句 UPDATE 语句
1. INSERT INTO 语句 INSERT INTO 语句用于向表格中插入新的行. 语法 INSERT INTO 表名称 VALUES (值1, 值2,....) INSERT INTO Per ...
- django: rest-framework的 分页和过滤
django: rest-framework的 分页和过滤 2018年06月28日 10:09:01 weixin_42359464 阅读数:136 标签: flaskrestframeworkdja ...
- jqentitydetail
using System;using System.Collections;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using Syste ...
- 利用URL重写实现Session跟踪
Servlet规范中引入了一种补充的会话管理机制,它允许不支持Cookie的浏览器也可以与WEB服务器保持连续的会话.这种补充机制要求在响应消息的实体内容中必须包含下一次请求的超链接,并将会话标识号作 ...
- C++ 中 dynamic_cast 浅析
简述:dynamic_cast 操作符,将基类的指针或引用安全的转换为派生类的指针或引用.主要讲解,dynamic_cast操作符的原理.使用方式.编译器设置.返回值等相关知识. dynamic_ca ...
- ThinkPHP5权限控制
我在用ThinkPHP5做开发的时候发现,它没有权限类,自己写太麻烦,于是就想到了把TP3里面的权限类拿来修改使用,结果这种方法是可行的,下面记录附上修改后的Auth.php权限类 <?php ...
- javaweb dom4j解析xml文档
1.什么是dom4j dom4j是一个Java的XML API,是jdom的升级品,用来读写XML文件的.dom4j是一个十分优秀的JavaXML API,具有性能优异.功能强大和极其易使用的特点,它 ...
- springMVC传对象参数
springController: [java] view plaincopy @Controller @RequestMapping("/user") public UserCo ...
- oracle 中 创建序列sequence
drop sequence SEQ_YCXWP_CGD; create sequence SEQ_YCXWP_CGD increment start nomaxvalue;