未使用Django、rabbitmq和sqlalchemy创建Celery sqlite结果数据库

Celery是一个基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列库，它可以用于处理大量的任务并实现任务的异步执行。Celery支持多种消息传递中间件，如RabbitMQ、Redis等，用于在任务生产者和消费者之间传递消息。在本问题中，我们不使用Django、RabbitMQ和SQLAlchemy来创建Celery SQLite结果数据库。

SQLite是一种嵌入式关系型数据库管理系统，它是一个零配置的数据库引擎，不需要独立的服务器进程，而是直接访问存储在文件中的数据库。SQLite适用于小型应用程序或嵌入式设备，它具有轻量级、快速、可靠和易于使用的特点。

在使用Celery时，可以选择将任务的结果存储在SQLite数据库中。为了实现这一点，我们需要进行以下步骤：

1. 安装Celery和SQLite：首先，需要安装Celery和SQLite的相关依赖库。可以使用pip命令来安装它们：

pip install celery
pip install sqlite3

1. 创建Celery应用：在Python代码中，需要创建一个Celery应用对象，并指定使用SQLite作为结果后端。以下是一个示例：

from celery import Celery

app = Celery('myapp', backend='db+sqlite:///results.sqlite', broker='pyamqp://guest@localhost//')

在上面的代码中，backend参数指定了SQLite数据库的连接字符串，broker参数指定了消息传递中间件的连接字符串（这里使用了RabbitMQ作为消息传递中间件）。

1. 定义任务：接下来，需要定义一个或多个Celery任务。任务是一个普通的Python函数，可以使用@app.task装饰器来标记。以下是一个示例：

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

在上面的代码中，add函数是一个简单的任务，用于将两个数字相加并返回结果。

1. 启动Celery工作进程：在使用Celery之前，需要启动Celery工作进程，以便它可以接收和处理任务。可以使用以下命令来启动Celery工作进程：

celery -A myapp worker --loglevel=info

在上面的命令中，-A参数指定了Celery应用的模块名，worker表示启动工作进程，--loglevel参数指定了日志级别。

1. 发布和执行任务：最后，可以在代码中发布和执行任务。以下是一个示例：

result = add.delay(4, 6)
print(result.get())

在上面的代码中，add.delay(4, 6)用于发布一个add任务，并传递参数4和6。result.get()用于获取任务的结果。

以上是使用Celery和SQLite创建任务结果数据库的基本步骤。通过使用Celery，可以实现任务的异步执行，并将结果存储在SQLite数据库中。这对于处理大量的异步任务非常有用，例如后台处理、定时任务等。

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