业务端后台：通过python manage运行
运行用例时，用python manage运行时会卡，影响效率
celery task 本身自己也是个服务，异步处理case
异步：小明去给我买个东西，我去写代码，小明买完回来给我
同步：小明去给我买个东西，我在这里等着他回来
celery结构
--celery task
--run
--tasks #运行异步任何的核心地址
--config.py #存celery配置
--main.py #运行目录
安装命令：
pip install celery
pip install celery==4.4.7 #指定版本安装
pip install eventlet
一、config.py
# 接收任务的中间件 broker_url = "redis://:@127.0.0.1:6379/1" # 任务结果的中间件 result_backend = "redis://:@127.0.0.1:6379/1"
二、main.py
from celery import Celery
import os,django
if not os.getenv('DJANGO_SETTINGS_MODULE'):
os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'sky.settings'
app = Celery('sksystem')
# 获取celery的配置信息
app.config_from_object('celery_tasks.config')
# 提供tasks的路径，自动发现需要运行的task任务
app.autodiscover_tasks(['celery_tasks.run'])
# Mac 安装
# sudo pip install celery
# 启动celery的方法 默认以cpu的核数多进程的方式启动
# celery -A 应用路径 worker -l 日志级别
# mac同学
# celery -A celery_tasks.main worker -l info 普通启动
# celery multi start w1 -A celery_tasks.main -l info --logfile=logs/celerylog.log --pidfile=logs/celerypid.pid 后台运行
# celery flower -A celery_tasks.main 打开一个web页面启动 需要提前安装下flow 安装命令：pip install flower
# win同学
# pip install celery
# pip install eventlet
# celery -A celery_tasks.main worker -l info -P eventlet
# -- * - **** ---
# - ** ---------- [config]
# - ** ---------- .> app: sksystem:0x103d0deb8 启动是那个app的任务
# - ** ---------- .> transport: redis://10.168.100.21:6379/2 设置的broker的队列是那个
# - ** ---------- .> results: redis://10.168.100.21:6379/3 设置backend的存储地址
# - *** --- * --- .> concurrency: 4 (prefork) 默认启动的进程数
# -- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
# --- ***** -----
# -------------- [queues]
# .> celery exchange=celery(direct) key=celery
# 在view视图中只需要导入tasks中写好的任务方法 通过任务方法调用delay()即可
# from celery_tasks.run.tasks import run_case
# 调用task任务 参数可以在delay中传递，正常调用一样
# run_case.delay()
三、Task.py
# 通过装饰器 app.task 实现将普通函数变为celery的执行函数
# name 给方法命名
@app.task(name='demo')
def demo():
logger.info('info')
logger.debug('debug')
执行启动命令后
celery -A celery_tasks.main worker -l info -P eventlet
可以看到可执行的任务：
[tasks] . demo
四、tests.py
#测试 from celery_tasks.run.tasks import demo #通过这个方法调用异步函数 demo.delay()
#调用日志 [2021-01-23 22:13:28,277: INFO/MainProcess] celery@xiaolin-PC ready. [2021-01-23 22:13:28,288: INFO/MainProcess] pidbox: Connected to redis://127.0.0.1:6379/1. [2021-01-23 22:31:06,912: INFO/MainProcess] Received task: demo[fe18b516-40bc-47e4-8243-5451242bd4d8] [2021-01-23 22:31:06,914: INFO/MainProcess] demo[fe18b516-40bc-47e4-8243-5451242bd4d8]: info [2021-01-23 22:31:06,918: INFO/MainProcess] Task demo[fe18b516-40bc-47e4-8243-5451242bd4d8] succeeded in 0.0s: None