导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关django怎么用celery的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
django+celery+rabbitmq实践
看到标题，相信大家就知道这个帖子要讲啥了……如果你希望在django中使用celery执行异步任务，用MQ（rabbimq，下同）做消息中间件，那么此贴完全可以满足你，包括celeryp、MQ配置，以及MQ路由配置等，相信你会喜欢。
简单说明一下：
1，django：web框架
2，celery: 用于创建执行异步任务
3，RabbitMQ：消息队列，主要用于消息存储
对于celery，rabbimq安装没啥好说的， pip直接装就好了，配置与启动也不赘述。关键环节简要说明如下：
一，在django中配置和使用celery
配置大致如下：
（1），工程目录下，创建celery.py， 内容编辑如下：
……
(2), 各app根目录下创建tasks.py
app相关的task均放置在tasks.py中，并用装饰器shared_task装饰，示例如下：
def get_jid_result(*args, **kwargs）: pass 任务调度方法：
1）后台定时执行task，可安装djcelery模块，在django后台调度已注册的任务，关于djcelery的使用方法，在此不详细介绍。
2）触发调度，在需要调用task的d地方，直接调用各task的delay()方法即可（当然要先import)，如：
get_jid_result.delay(*args, **kwargs)
二， celery woker
工程目录下执行sudo -u apache bash -c 'celery -A patools worker -l info (注意，此处使用apache用户执行，celery建议不要使用superuser 启动)，启动celery worker。
建议：为确保celery worker进程平稳运行， 可以使用superivsor守护该进程的执行， 配置示例如下：
进入supervisorctl, 启动相应进程，OK！
三，中间件rabbitmq
对于中间件的选择，redis，MQ都可以，差异不作详细说明，视应用情况而选择。实践中采用rabbimq作为中间件，在此，对rabbimq路由做简单说明。
django settings配置，如celery配置部分， 另外，配置消息路由：
CELERY_DEFAULT_QUEUE = 'default'CELERY_DEFAULT_EXCHANGE = 'default'
CELERY_DEFAULT_EXCHANGE_TYPE = 'direct'
CELERY_DEFAULT_ROUTING_KEY = 'default'# routing task
CELERY_IMPORTS = (
# 注册各应用tasks文件在此，注意，必须确保注册模块存在，否则将导致worker进程报错
"app1.tasks",
"app2.tasks",
# other apps
)
＃交换器定义，示例如下：
# 路由定义， 示例如下：
以上是我在搭建基于Django框架的过程中对celery及MQ配置应用实践的小结，希望对有相关需求的同志们有些许的帮助，不足之处多多批评指正。
django中使用celery
taskproj/taskproj/ init .py：
taskproj/taskproj/settings.py:
进入项目的taskproj目录启动worker：
celery worker -A taskproj -l debug
任务定义在每个tasks文件中，app01／tasks.py：
Django中怎么使用django-celery完成异步任务
许多Django应用需要执行异步任务, 以便不耽误http request的执行. 我们也可以选择许多方法来完成异步任务, 使用Celery是一个比较好的选择, 因为Celery
有着大量的社区支持, 能够完美的扩展, 和Django结合的也很好. Celery不仅能在Django中使用, 还能在其他地方被大量的使用. 因此一旦学会使用Celery, 我
们可以很方便的在其他项目中使用它.
1. Celery版本
本篇博文主要针对Celery 3.0.x. 早期版本的Celery可能有细微的差别.
2. Celery介绍
Celery的主要用处是执行异步任务, 可以选择延期或定时执行功能. 为什么需要执行异步任务呢?
第一, 假设用户正发起一个request, 并等待request完成后返回. 在这一request后面的view功能中, 我们可能需要执行一段花费很长时间的程序任务, 这一时间
可能远远大于用户能忍受的范围. 当这一任务并不需要立刻执行时, 我们便可以使用Celery在后台执行, 而不影响用户浏览网页. 当有任务需要访问远程服务器完
成时, 我们往往都无法确定需要花费的时间.
第二则是定期执行某些任务. 比如每小时需要检查一下天气预报, 然后将数据储存到数据库中. 我们可以编写这一任务, 然后让Celery每小时执行一次. 这样我们
的web应用便能获取最新的天气预报信息.
我们这里所讲的任务task, 就是一个Python功能(function). 定期执行一个任务可以被认为是延时执行该功能. 我们可以使用Celery延迟5分钟调用function
task1, 并传入参数(1, 2, 3). 或者我们也可以每天午夜运行该function.
我们偏向于将Celery放入项目中, 便于task访问统一数据库和Django设置.
当task准备运行时, Celery会将其放入列队queue中. queue中储存着可以运行的task的list. 我们可以使用多个queue, 但为了简单, 这里我们只使用一个.
将任务task放入queue就像加入todo list一样. 为了使task运行, 我们还需要在其他线程中运行的苦工worker. worker实时观察着代运行的task, 并逐一运行这
些task. 你可以使用多个worker, 通常他们位于不同服务器上. 同样为了简单起见, 我们这只是用一个worker.
我们稍后会讨论queue, worker和另外一个十分重要的进程, 接下来我们来动动手:
3. 安装Celery
我们可以使用pip在vietualenv中安装:
pip install django-celery
4. Django设置
我们暂时使用django runserver来启动celery. 而Celery代理人(broker), 我们使用Django database broker implementation. 现在我们只需要知道Celery
需要broker, 使用django自身便可以充当broker. (但在部署时, 我们最好使用更稳定和高效的broker, 例如Redis.)
在settings.py中:
import djcelery
djcelery.setup_loader()
BROKER_URL = 'django://'
...
INSTALLED_APPS = (
...
'djcelery',
'kombu.transport.django',
...
)
第一二项是必须的, 第三项则告诉Celery使用Django项目作为broker.
在INSTALLED_APPS中添加的djcelery是必须的. kombu.transport.django则是基于Django的broker
最后创建Celery所需的数据表, 如果使用South作为数据迁移工具, 则运行:
python manage.py migrate
否则运行: (Django 1.6或Django 1.7都可以)
python manage.py syncdb
5. 创建一个task
正如前面所说的, 一个task就是一个Pyhton function. 但Celery需要知道这一function是task, 因此我们可以使用celery自带的装饰器decorator: @task. 在
django app目录中创建taske.py:
from celery import task
@task()
def add(x, y):
return x + y
当settings.py中的djcelery.setup_loader()运行时, Celery便会查看所有INSTALLED_APPS中app目录中的tasks.py文件, 找到标记为task的function, 并
将它们注册为celery task.
将function标注为task并不会妨碍他们的正常执行. 你还是可以像平时那样调用它: z = add(1, 2).
6. 执行task
让我们以一个简单的例子作为开始. 例如我们希望在用户发出request后异步执行该task, 马上返回response, 从而不阻塞该request, 使用户有一个流畅的访问
过程. 那么, 我们可以使用.delay, 例如在在views.py的一个view中:
from myapp.tasks import add
...
add.delay(2, 2)
...
Celery会将task加入到queue中, 并马上返回. 而在一旁待命的worker看到该task后, 便会按照设定执行它, 并将他从queue中移除. 而worker则会执行以下代
码:
import myapp.tasks.add
myapp.tasks.add(2, 2)
7. 关于import
这里需要注意的是, 在impprt task时, 需要保持一致. 因为在执行djcelery.setup_loader()时, task是以INSTALLED_APPS中的app名,
加.tasks.function_name注册的, 如果我们由于python path不同而使用不同的引用方式时(例如在tasks.py中使用from myproject.myapp.tasks import
add形式), Celery将无法得知这是同一task, 因此可能会引起奇怪的bug.
8. 测试
a. 启动worker
正如之前说到的, 我们需要worker来执行task. 以下是在开发环境中的如何启动worker:
首先启动terminal, 如同开发django项目一样, 激活virtualenv, 切换到django项目目录. 然后启动django自带web服务器: python manage.py runserver.
然后启动worker:
python manage.py celery worker --loglevel=info
此时, worker将会在该terminal中运行, 并显示输出结果.
b. 启动task
打开新的terminal, 激活virtualenv, 并切换到django项目目录:
$ python manage.py shell
from myapp.tasks import add
add.delay(2, 2)
此时, 你可以在worker窗口中看到worker执行该task:
[2014-10-07 08:47:08,076: INFO/MainProcess] Got task from broker: myapp.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc]
[2014-10-07 08:47:08,299: INFO/MainProcess] Task myapp.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc] succeeded in 0.183349132538s: 4
9. 另一个例子
下面我们来看一个更为真实的例子, 在views.py和tasks.py中:
# views.py
from myapp.tasks import do_something_with_form_data
def view(request):
form = SomeForm(request.POST)
if form.is_valid():
data = form.cleaned_data
# Schedule a task to process the data later
do_something_with_form_data.delay(data)
return render_to_response(...)
# tasks.py
@task
def do_something_with_form_data(data):
call_slow_web_service(data['user'], data['text'], ...)
10. 调试
由于Celery的运行需要启动多个部件, 我们可能会漏掉一两个. 所以我们建议:
使用最简单的设置
使用python debug和logging功能显示当前的进程
11. Eager模式
如果在settings.py设置:
CELERY_ALWAYS_EAGER = True
那么Celery便以eager模式运行, 则task便不需要加delay运行:
# 若启用eager模式, 则以下两行代码相同
add.delay(2, 2)
add(2, 2)
12. 查看queue
因为我们使用了django作为broker, queue储存在django的数据库中. 这就意味着我们可以通过django admin查看该queue:
# admin.py
from django.contrib import admin
from kombu.transport.django import models as kombu_models
admin.site.register(kombu_models.Message)
13. 检查结果
每次运行异步task后, Celery都会返回AsyncResult对象作为结果. 你可以将其保存, 然后在将来查看该task是否运行成功和返回结果:
# views.py
result = add.delay(2, 2)
...
if result.ready():
print "Task has run"
if result.successful():
print "Result was: %s" % result.result
else:
if isinstance(result.result, Exception):
print "Task failed due to raising an exception"
raise result.result
else:
print "Task failed without raising exception"
else:
print "Task has not yet run"
14. 定期任务
还有一种Celery的常用模式便是执行定期任务. 执行定期任务时, Celery会通过celerybeat进程来完成. Celerybeat会保持运行, 一旦到了某一定期任务需要执
行时, Celerybeat便将其加入到queue中. 不像worker进程, Celerybeat只有需要一个即可.
启动Celerybeat:
python manage.py celery beat
使Celery运行定期任务的方式有很多种, 我们先看第一种, 将定期任务储存在django数据库中. 即使是在django和celery都运行的状态, 这一方式也可以让我们
方便的修改定期任务. 我们只需要设置settings.py中的一项便能开启这一方式:
# settings.py
CELERYBEAT_SCHEDULER = 'djcelery.schedulers.DatabaseScheduler'
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于django怎么用celery的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。