celery是一个基于Python的分布式调度系统，文档在这 ,最近有个需求,想要动态的添加任务而不用重启celery服务,找了一圈没找到什么好办法(也有可能是文档没看仔细)，所以只能自己实现囉
为celery动态添加任务，首先我想到的是传递一个函数进去，让某个特定任务去执行这个传递过去的函数，就像这样
@app.task
def execute(func, *args, **kwargs):
return func(*args, **kwargs)
很可惜，会出现这样的错误
kombu.exceptions.EncodeError: Object of type 'function' is not JSON serializable
换一种序列化方式
@app.task(serializer='pickle')
def execute(func, *args, **kwargs):
return func(*args, **kwargs)
结果又出现一大串错误信息
ERROR/MainProcess] Pool callback raised exception: ContentDisallowed('Refusing to deserialize untrusted content of type pickle (application/x-python-serialize)',)
Traceback (most recent call last):
File "/home/jl/.virtualenvs/test/lib/python3.6/site-packages/kombu/utils/objects.py", line 42, in __get__
return obj.__dict__[self.__name__]
KeyError: 'chord'
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "/home/jl/.virtualenvs/test/lib/python3.6/site-packages/kombu/utils/objects.py", line 42, in __get__
return obj.__dict__[self.__name__]
KeyError: '_payload'
换一种思路
func = import_string(func)
不知道这样是否可以，结果测试: No
哎，流年不利.
最后一直测试，一直测试，终于找到了一种办法,直接上代码
from importlib import import_module, reload
app.conf.CELERY_IMPORTS = ['task', 'task.all_task']
def import_string(import_name):
import_name = str(import_name).replace(':', '.')
modules = import_name.split('.')
mod = import_module(modules[0])
for comp in modules[1:]:
if not hasattr(mod, comp):
reload(mod)
mod = getattr(mod, comp)
return mod
@app.task
def execute(func, *args, **kwargs):
func = import_string(func)
return func(*args, **kwargs)
项目结构是这样的
├── celery_app.py
├── config.py
├── task
│ ├── all_task.py
│ ├── init.py
注意: 任务必须大于等于两层目录
以后每次添加任务都可以先添加到all_task.py里，调用时不用再重启celery服务
# task/all_task.py
def ee(c, d):
return c, d, '你好'
# example
from celery_app import execute
execute.delay('task.all_task.ee', 2, 444)
ok，另外发现celery也支持任务定时调用,就像这样
execute.apply_async(args=['task.all_task.aa'], eta=datetime(2017, 7, 9, 8, 12, 0))
简单实现一个任务重复调用的功能
@app.task
def interval(func, seconds, args=(), task_id=None):
next_run_time = current_time() + timedelta(seconds=seconds)
kwargs = dict(args=(func, seconds, args), eta=next_run_time)
if task_id is not None:
kwargs.update(task_id=task_id)
interval.apply_async(**kwargs)
func = import_string(func)
return func(*args)
大概意思就是先计算下次运行的时间,然后把任务添加到celery队列里,这里有个task_id有些问题,因为假设添加了每隔3s执行一个任务,
它的task_id默认会使用uuid生成，如果想要再移除这个任务就不太方便，自定task_id可能会好一些，另外也许需要判断task_id是否存在
AsyncResult(task_id).state
ok,再献上一个好用的函数
from inspect import getmembers, isfunction
def get_tasks(module='task'):
return [{
'name': 'task:{}'.format(f[1].__name__),
'doc': f[1].__doc__,
} for f in getmembers(import_module(module), isfunction)]
转自：https://segmentfault.com/a/1190000010112848?utm_source=debugrun&utm_medium=referral
