Django-celery 搭配启动

安装

celery

pip install celery
pip install flower
pip install redis

redis安装-百度有教

例子

文档目录

image.png

setting.py

# CELERY STUFF
BROKER_URL = 'redis://localhost:6379'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379'
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json']
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'

init.py

from __future__ import absolute_import
# This will make sure the app is always imported when
# Django starts so that shared_task will use this app.

from .celery import app as celery_app   #加载时候加进去

celery.py

from __future__ import absolute_import
import os
from celery import Celery
from django.conf import settings

# set the default Django settings module for the 'celery' program.
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'api_sys.settings')
app = Celery('api_sys')

# Using a string here means the worker will not have to
# pickle the object when using Windows.
app.config_from_object('django.conf:settings')
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS

task.py

import logging
from api_sys.celery import app

from celery import shared_task

import time

@app.task
def dosomething(a,b):
    try:
        s = a + b
        time.sleep(5)
        logging.info("%d + %d = %d" % (a,b, s))
        return s
    except:
        logging.warning('has error')
        return 0

@shared_task
def mul(a,b):
    try:
        s = a * b
        time.sleep(5)
        logging.info("%d * %d = %d" % (a,b, s))
        return s
    except:
        logging.warning('has error')
        retur

views.py

def test_task(request):
    """
    测试例子,调用时候用delay异步启动任务
    """
    a = request.GET.get('a', '0')
    b = request.GET.get('b', '0')

    try:
        a = int(a)
        b = int(b)
    except:
        a = 0
        b = 0

    res1 = dosomething.delay(a,b)
    res2 = mul.delay(a, b)
    return JsonResponse({'a':a, 'b':b}

启动服务

# 启动redis
redis-5.1.4/src/redis-server

# 先到项目文件主目录
# 启动Django

python manage.py runserver

# 启动celery
celery -A api_sys worker -c 4 --loglevel=info

# 启动Flower监控
celery -A api_sys flo
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