Celery的使用完成异步任务与定时任务

broker = 'redis://127.0.0.1:6379/11'   #存任务的仓库 redis数据库://ip:地址/第几个库
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/12'  #执行结果存储
include = ['任务的上级目录.任务文件',]    #任务名传参方式用数组
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=include)

project
    ├── celery_task # celery包 如果celery_task只是建了普通文件夹__init__可以没有,如果是包一定要有
    │   ├── __init__.py # 包文件 看情况要不要存在
    │   ├── celery.py   # celery连接和配置相关文件，且名字必须交celery.py
    │   └── tasks.py    # 所有任务函数
    ├── add_task.py  	# 添加任务
    └── get_result.py   # 获取结果

import time
@app.task
def add(n, m):
    print(n)
    print(m)
    time.sleep(10)
    print('n+m的结果：%s' % (n + m))
    return n + m

@app.task
def low(n, m):
    print(n)
    print(m)
    print('n-m的结果：%s' % (n - m))
    return n - m

'''
t1 = add.delay(10, 20)
t2 = low.delay(100, 50)
print(t1.id)   #添加在这里导入方法的时候直接运行方法
'''

from celery import Celery

broker = 'redis://127.0.0.1:6379/11'   #存任务的仓库 redis数据库://ip:地址/第几个库
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/12'  #执行结果存储
include = ['celery_task.tasks',]    #任务名传参方式用数组
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=include)

#先要cd到根目录如上面的目录的结构移动至project
# 非windows
# 命令：celery worker -A celery_task -l info
# windows：
# pip3 install eventlet
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

from  celery_task.tasks import *
# 添加立即执行任务
#如果add(10, 20)及在普通环境下运行,celery下运行必须下面的操作
t1 = add.delay(10, 20)
t2 = low.delay(100, 50)
print(t1.id)  


# 添加延迟任务
from datetime import datetime, timedelta
def eta_second(second):
    ctime = datetime.now()
    utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
    time_delay = timedelta(seconds=second)
    return utc_ctime + time_delay

tasks.low.apply_async(args=(200, 50), eta=eta_second(10))

from celery_task.celery import app

from celery.result import AsyncResult

id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5' #这个id可以在上述手动执行方法的结果.id显示出来
if __name__ == '__main__':
    async = AsyncResult(id=id, app=app)
    if async.successful():
        result = async.get()
        print(result)
    elif async.failed():
        print('任务失败')
    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')

# 1）创建app + 任务

# 2）启动celery(app)服务：
# 非windows
# 命令：celery worker -A celery_task -l info
# windows：
# pip3 install eventlet
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

# 3）添加任务：自动添加任务，所以要启动一个添加任务的服务
# 命令：celery beat -A celery_task -l info

# 4）获取结果


from celery import Celery

broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])


# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False

# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    'low-task': {   #low-tast名字可以随意
        'task': 'celery_task.tasks.low',   #导入方法的路径
        'schedule': timedelta(seconds=3),
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': (300, 150), 
    }
}

#上述文件均在配置文件中

# 重点：要将 项目名.settings 所占的文件夹添加到环境变量
# import sys
# sys.path.append(r'项目绝对路径')

# 开启django支持
import os
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', '项目名.settings')
import django
django.setup()
#在配置文件中或者在导入的方法中,基本上都在配置文件中设置
#如果下面正常配置报错,一般都是由于项目的setting没有找到,这时候我们要在上面方法配置
# 将celery服务框架放在项目根目录下
# import sys
# sys.path.append(r'项目的路径')


# 1）创建app + 任务

# 2）启动celery(app)服务：
# 非windows
# 命令：celery worker -A celery_task -l info
# windows：
# pip3 install eventlet
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

# 3）添加任务：自动添加任务，所以要启动一个添加任务的服务
# 命令：celery beat -A celery_task -l info

# 4）获取结果

}