10_31celery的使用

1.缓存

　　当一些数据需要固定地且频繁访问数据库时，需要使用到接口缓存。

　　以轮播图为例，每个用户都会访问首页，首页的轮播图长时间不会改变，所以可以使用cache,将固定数据保存到缓存中（redis），第二次调用数据库的时候，就可以从缓存中调用数据，使得并发量增加，保护数据库。

　　但是一直访问缓存，数据库改变了数据，那么本来的页面就不会被改变。所以要使用celery定时地访问数据库，修改数据。

2.celery的使用场景

　　celeryd使用场景除了运行定时任务之外们还可以执行异步任务。

　　在官网可以找到开发文档：

Celery 官网：http://www.celeryproject.org/

Celery 官方文档英文版：http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html

Celery 官方文档中文版：http://docs.jinkan.org/docs/celery/

　　每一个celery都由三部分组成：

　　1.消息中间件

　　Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis等等。

　　2.任务执行单元

　　Worker是Celery提供的任务执行的单元，worker并发的运行在分布式的系统节点中。

　　3.任务结果存储

　　Task result store用来存储Worker执行的任务的结果，Celery支持以不同方式存储任务的结果，包括AMQP, redis等。

三。celery的装配

　　下载celery

pip install celery

消息中间件：RabbitMQ/Redis

app=celery.Celery('任务名', broker='xxx', backend='xxx', include=['xxx', 'xxx'])

　　包架构封装

project
    ├── celery_task      # celery包
    │   ├── __init__.py # 包文件
    │   ├── 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

　　将celery_task包放到大项目下，这个包名可以随意，但是启动任务的时候需要用到，

　　其中的celery必须使用该名字，

　　启动celery的语句如下：

# 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：手动添加，要自定义添加任务的脚本，右键执行脚本

# 4）获取结果：手动获取，要自定义获取任务的脚本，右键执行脚本

　　如果需要自动执行添加任务，需要启动一个添加任务的服务。

# 命令： celery beat -A celery_task -l info

　　celery_tesk时celery总文件夹。

　　启动worker就可以随时从任务列表中获取任务执行。

　　1.celery

　　celery中需要配置django相关的环境以及celery的环境。

import os,django
# import sys
# sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "Wechatshop.settings")
django.setup()

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': { # 新的任务名
        'task': 'celery_task.tasks.low',# 任务源
        'schedule': timedelta(seconds=3),# 定时时间
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': (300, 150), # 定时参数
    }
}

　　如果需要添加定时任务，需要做以上配置

　　2.tasks

　　任务源，文件名可以改变，但是其他地方调用的时候需要改变。

　　在任务函数之气那需要调用语法糖。

from .celery import app
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


from home.models import Banner
from settings.const import BANNER_COUNT  # 轮播图最大显示条数
from home.serializers import BannerModelSerializer
from django.core.cache import cache
@app.task
def update_banner_list():
    # 获取最新内容
    banner_query = Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('-orders')[:BANNER_COUNT]
    # 序列化
    banner_data = BannerModelSerializer(banner_query, many=True).data
    for banner in banner_data:
        banner['image'] = 'http://127.0.0.1:8000' + banner['image']
    # 更新缓存
    cache.set('banner_list', banner_data)
    return True

　　3.add_task

　　当需要添加任务的时候，直接在需要添加任务的地方调用任务文件夹下的任务名，执行对于的函数：

from celery_task import tasks
# 添加立即执行任务
t1 = tasks.add.delay(10, 20)
t2 = tasks.low.delay(100, 50)
print(ti.id)

　　返回值为id，delay代表添加及时任务。括号中的时任务需要的参数。

　　添加定时任务需要在celery中配置。在启动该任务的时候，需要beat的帮助才能定时地添加任务，启动任务。

# 命令： celery beat -A celery_task -l info

　　添加延时任务。

　　需要设定eta_second，将时间转换为celery需要的时间格式，单位为秒

# 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))

　　关键函数为apply_async.

　　扩展：

　　动态添加定时任务，可以使用redis后端链接mysql，参考项目。

https://github.com/sibson/redbeat

 　　

 　　创建一个文件夹如上，celery中是框架内容和环境，tasks则需要编写语法糖装饰过的函数：

from .celery import app
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

　　如果需要在django中运行，需要引入django的环境。

　　启动celey：

　　需要安装一个线程相关的模块

pip install eventlet

　　启动work

celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

　　一般在项目目录下启动，如果启动失败，就指定到celery的文件夹：celey_task.celery

　　启动beat：

celery beat -A celery_task -l info

　　注意环境的搭建路径

　　1.及时任务的添加：

from celery_task.tasks import test

t1 = test.delay()

　　括号中传递的是即使任务函数的参数

 　　2.延时任务的添加：

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))

　　apply_async的第一个参数是运行函数的参数，第二个参数则是时间类型的时间，需要给指定的运行时间。

　　3.定时任务：

# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    'printnb-task': {
        'task': 'celery_task.tasks.printnb',
        'schedule': timedelta(seconds=10),  # 配置任务时间
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': (),  # 执行任务的参数
    }
}

　　其中，任务函数的返回值可以是任意的。

　　获取函数结果：

from celery_task.celery import app

from celery.result import AsyncResult

id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'
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')

　　其中

as1 = AsyncResult(id=id,app=app)

　　as1打印出来的就是任务id，开发者可以根据任务id（as1.id）

　　可以根据启动任务时获取的返回值对象获取id，再使用AsyncResult生成返回对象。

　　async.successful():

 　　检测任务是否完成，返回布尔值。

　　async.failed():

　　检测任务是否失败，返回布尔值。

　　result = async.get()

 　　获取任务执行之后的结果就是任务函数的返回值

 　　async.status

　　返回任务的状态。