为了在后台运行任务，我们可以使用线程(或者进程)。
使用线程(或者进程)的好处是保持处理逻辑简洁。但是，在需要可扩展的生产环境中，我们也可以考虑使用Celery代替线程。
Celery是什么？
Celery是个异步分布式任务队列。
通过Celery在后台跑任务并不像用线程那么的简单，但是用Celery的话，能够使应用有较好的可扩展性，因为Celery是个分布式架构。下面介绍Celery的三个核心组件。
生产者(Celery client)。生产者(Celery client)发送消息。在Flask上工作时，生产者(Celery client)在Flask应用内运行。
消费者(Celery workers)。消费者用于处理后台任务。消费者(Celery client)可以是本地的也可以是远程的。我们可以在运行Flask的server上运行一个单一的消费者(Celery workers)，当业务量上涨之后再去添加更多消费者(Celery workers)。
消息传递者(message broker)。生产者(Celery client)和消费者(Celery workers)的信息的交互使用的是消息队列(message queue)。Celery支持若干方式的消息队列，其中最常用的是RabbitMQ和Redis。
话不多说上代码先。代码中包含两个例子：异步发送邮件；开始一或多个异步工作，然后在网页上更新其进度。
from flask import Flask
from celery import Celery
app = Flask(__name__)
app.config['CELERY_BROKER_URL'] = 'redis://localhost:6379/0'
app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'] = 'redis://localhost:6379/0'
celery = Celery(app.name, broker=app.config['CELERY_BROKER_URL'])
celery.conf.update(app.config)
其中的URL参数告诉了Celery，消息传递的服务的位置。如果消息传递者用的不是Redis，或者Redis部署在其他机器，那么需要做适当的改变。
而通过调用 celery.conf.update()方法，我们能够为Celery同步Flask上的配置。仅当需要Celery存储状态即存储结果时，CELERY_RESULT_BACKEND 选项才会被用到。
下文第一个例子不需要存储状态以及存储结果，但是第二个例子是需要的，所以一次配置好。
任何想要在后台运行的任务，都需要使用装饰者celery.task
进行包装，如下。
@celery.task
def my_background_task(arg1, arg2):
# some long running task here
return result
现在Flask 应用就能够发起“在后台执行任务”的请求了，如下。
task = my_background_task.delay(10, 20)
其中delay() 方法是 apply_async() 的快捷调用。
此处用apply_async()同样奏效，如下。
task = my_background_task.apply_async(args=[10, 20])
相比于 delay() 方法，当使用 apply_async() 方法时，我们能够对后台任务的执行方式有更多的控制。例如任务在何时执行等。
举例来说，下面的代码可以让任务在一分钟之后开始运行。
task = my_background_task.apply_async(args=[10, 20], countdown=60)
delay() 和 apply_async() 的返回值是一个 AsyncResult 的对象。通过该对象，能够获得任务的状态。
例一：异步发邮件
第一个例子的需求比较广泛：发电子邮件的时候无需阻塞主应用线程。本例使用了扩展Flask-Mail。
网页包含了一个Text类型的域的表单。用户需要在其中输入邮箱地址，点击提交，然后服务器向该地址发送一封测试邮件。该表单包含两个提交按钮，其中一个会立即发送邮件，而另一个会在点击后延迟一分钟后再发送。html代码如下。
<html>
<head>
<title>Flask + Celery Examples</title>
</head>
<body>
<h1>Flask + Celery Examples</h1>
<h2>Example 1: Send Asynchronous Email</h2>
{% for message in get_flashed_messages() %}
<p style="color: red;">{{ message }}</p>
{% endfor %}
<form method="POST">
<p>Send test email to: <input type="text" name="email" value="{{ email }}"></p>
<input type="submit" name="submit" value="Send">
<input type="submit" name="submit" value="Send in 1 minute">
</form>
</body></html>
用于发送邮件的Flask-Mail需要一些配置，主要与发送邮件的邮件服务器、发送邮件时间相关。考虑到用户名密码安全性，作者将其放到了环境变量中。
# Flask-Mail configuration
app.config['MAIL_SERVER'] = 'smtp.googlemail.com'
app.config['MAIL_PORT'] = 587
app.config['MAIL_USE_TLS'] = True
app.config['MAIL_USERNAME'] = os.environ.get('MAIL_USERNAME')
app.config['MAIL_PASSWORD'] = os.environ.get('MAIL_PASSWORD')
app.config['MAIL_DEFAULT_SENDER'] = 'flask@example.com'
异步发送代码如下。
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
if request.method == 'GET':
return render_template('index.html', email=session.get('email', ''))
email = request.form['email']
session['email'] = email
# send the email
msg = Message('Hello from Flask',
recipients=[request.form['email']])
msg.body = 'This is a test email sent from a background Celery task.'
if request.form['submit'] == 'Send':
# send right away
send_async_email.delay(msg)
flash('Sending email to {0}'.format(email))
else:
# send in one minute
send_async_email.apply_async(args=[msg], countdown=60)
flash('An email will be sent to {0} in one minute'.format(email))
return redirect(url_for('index'))
用 session 将用户键入的信息保存，以便页面刷新时能够使用该信息。
朋友们发现了，重点在发送邮件的代码，使用的是Celery 的任务send_async_email，通过调用它的 delay() 方法或apply_async() 进行异步发送。
最后来看异步任务代码。
@celery.task
def send_async_email(msg):
"""Background task to send an email with Flask-Mail."""
with app.app_context():
mail.send(msg)
使用装饰者 celery.task 包装 send_async_email , 使其成为后台运行的任务。因为Flask-Mail需要应用的context，所以需要在调用send方法前先创建应用的context环境。
另一点很重要，从异步调用的返回值是不会保存的，所以应用本身无法知道是否异步调用是否成功。在这个例子之中需要看Celery的消费者的输出才能确定发送邮件过程是否有问题。
第一个例子比较简单，我们起了后台任务然后就不必再去管它了。很多应用的需求与例子一相仿。
然而也会有一些应用，需要监控后台任务的运行，获得任务的结果。下面来看第二个例子。
例二：显示状态更新进度
用户可以点击按钮以启动一个或者多个长时间任务，此时在网页使用ajax技术不断轮询服务器以更新所有的这些长时间任务们的状态。
而对于每一个长时间任务，网页上会有一个窗台条、一个进度百分比、一个状态消息与之对应，当完成时会显示相应结果。
状态更新时后台任务代码。
@celery.task(bind=True)
def long_task(self):
"""Background task that runs a long function with progress reports."""
verb = ['Starting up', 'Booting', 'Repairing', 'Loading', 'Checking']
adjective = ['master', 'radiant', 'silent', 'harmonic', 'fast']
noun = ['solar array', 'particle reshaper', 'cosmic ray', 'orbiter', 'bit']
message = ''
total = random.randint(10, 50)
for i in range(total):
if not message or random.random() < 0.25:
message = '{0} {1} {2}...'.format(random.choice(verb),
random.choice(adjective),
random.choice(noun))
self.update_state(state='PROGRESS',
meta={'current': i, 'total': total,
'status': message})
time.sleep(1)
return {'current': 100, 'total': 100, 'status': 'Task completed!',
'result': 42}
代码中作者在Celery 装饰者中加入了 bind=True 参数，这使得Celery向函数中传入了self参数，因此在函数中能够记录状态更新。
本例中随机挑选了一些单词作为状态的更新，同时，选取随机数作为每个后台任务运行时间。
self.update_state()方法用于指明 Celery如何接收任务更新。
Celery有很多内建状态比如STARTED , SUCCESS 等等，当然Celery也允许程序员自定义状态。本例子中使用的是自定义状态，PROGRESS 。与PROGRESS 一起的还有metadata 。 metadata 是一个字典，包含当
前进度，任务大小，以及消息。
当循环跳出时，返回字典，字典中包含任务的执行结果。
long_task() 函数在 Celery消费者进程中运行。下面看一下Flask应用如何启动该后台任务。
@app.route('/longtask', methods=['POST'])
def longtask():
task = long_task.apply_async()
return jsonify({}), 202, {'Location': url_for('taskstatus', task_id=task.id)}
用户需要向/longtask 发送 POST 请求以触发后台任务执行。服务器启动任务并存储返回值。作者使用了状态码202,在REST API中有“请求正在处理中”的意思，而加入了Location头则是为了生产者能够获取任务执行时的状态信息。url_for用于生成路由到taskstatus函数的url，并且该url包含task id，task id的值是task.id .
taskstatus 函数用于获取后台任务的更新状态。
@app.route('/status/<task_id>')
def taskstatus(task_id):
task = long_task.AsyncResult(task_id)
if task.state == 'PENDING':
// job did not start yet
response = {
'state': task.state,
'current': 0,
'total': 1,
'status': 'Pending...'
}
elif task.state != 'FAILURE':
response = {
'state': task.state,
'current': task.info.get('current', 0),
'total': task.info.get('total', 1),
'status': task.info.get('status', '')
}
if 'result' in task.info:
response['result'] = task.info['result']
else:
# something went wrong in the background job
response = {
'state': task.state,
'current': 1,
'total': 1,
'status': str(task.info), # this is the exception raised
}
return jsonify(response)
为了得到后台任务产生的数据，使用了task id作为参数创建了一个task 对象。
本函数产生了JSON响应，JSON响应中的内容与update_state()更新的一致。
我们使用task.state区分后台任务的状态：本例有未运行、未发生错误、发生错误三种状态。
我们使用 task.info 访问任务相关信息。而发生错误时， task.state 的状态是 FAILURE 时，异常会包含在 task.info 之中。
前端JS代码
作者用的是nanobar.js实现进度条，用了jQuery的ajax。
<script src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/nanobar/0.2.1/nanobar.min.js"></script>
<script src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/2.1.3/jquery.min.js"></script>
启动后台任务的按钮的JS代码如下。
function start_long_task() {
// add task status elements
div = $('<div class="progress"><div></div><div>0%</div><div>...</div><div> </div></div><hr>');
$('#progress').append(div);
// create a progress bar
var nanobar = new Nanobar({
bg: '#44f',
target: div[0].childNodes[0]
});
// send ajax POST request to start background job
$.ajax({
type: 'POST',
url: '/longtask',
success: function(data, status, request) {
status_url = request.getResponseHeader('Location');
update_progress(status_url, nanobar, div[0]);
},
error: function() {
alert('Unexpected error');
}
});
}
其中被加入的HTML元素与任务的信息的对应关系如下。
<div class="progress">
<div></div> <-- Progress bar
<div>0%</div> <-- Percentage
<div>...</div> <-- Status message
<div> </div> <-- Result
</div><hr>
start_long_task() 函数通过ajax向 /longtask发送POST请求，使得后台任务开始运行。
当ajax的POST请求返回时，回调函数获得响应，响应中包含形如 /status/<task_id>的url, 其他函数(如update_progress )用此url从 taskstatus 函数获取数据。
调用函数 update_progress() ，向函数传入start_url 以及 nanoba r变量，用于生成进度条。
function update_progress(status_url, nanobar, status_div) {
// send GET request to status URL
$.getJSON(status_url, function(data) {
// update UI
percent = parseInt(data['current'] * 100 / data['total']);
nanobar.go(percent);
$(status_div.childNodes[1]).text(percent + '%');
$(status_div.childNodes[2]).text(data['status']);
if (data['state'] != 'PENDING' && data['state'] != 'PROGRESS') {
if ('result' in data) {
// show result
$(status_div.childNodes[3]).text('Result: ' + data['result']);
}
else {
// something unexpected happened
$(status_div.childNodes[3]).text('Result: ' + data['state']);
}
}
else {
// rerun in 2 seconds
setTimeout(function() {
update_progress(status_url, nanobar, status_div);
}, 2000);
}
});
}
update_progress函数向/status/<task_id>发送GET请求，获得json数据然后更新相应的页面元素。
当后台任务完成时，result会加载到页面之中。如果没有result的话，这就意味着任务的执行以失败告终，此时任务的状态是 FAILURE 。
任当后台任务运行时，为了能够持续获得任务状态并更新页面，作者使用了定时器，定时器每个两秒一更新直到后台任务完成。
运行例子
读者先安装好virtualenv(强烈推荐！但是virtualenv非必需安装)。
下载代码，安装相应库，如下。
1 $ git clone https://github.com/miguelgrinberg/flask-celery-example.git
2 $ cd flask-celery-example
3 $ virtualenv venv
4 $ source venv/bin/activate
5 (venv) $ pip install -r requirements.txt
未安装virtualenv的话直接跳过第三行第四行命令。
redis server端读者自行安装。安装后运行启动。
Celery 消费者也需要读者运行，使用 celery命令。
邮件用户名密码自行设置。
$ export MAIL_USERNAME=<your-mail-username>
$ export MAIL_PASSWORD=<your-mail-password>
$ source venv/bin/activate(venv)
$ celery worker -A app.celery --loglevel=info
Celery的 -A选项是应用中的celer对象，与文章最开头的代码对应。
--loglevel=info 则是让日志内容更为详细。
最后启动应用。
$ source venv/bin/activate(venv) $ python app.py
访问http://localhost:5000/ 即可。
原文链接 : http://blog.miguelgrinberg.com/post/using-celery-with-flask
译文链接 : http://www.cnblogs.com/ifkite/p/4257721.html
姊妹篇链接：http://blog.miguelgrinberg.com/post/celery-and-the-flask-application-factory-pattern
