這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)Python celery有什么用？如何使用？，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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celery簡介

celery是一個(gè)基于分布式消息傳輸?shù)漠惒饺蝿?wù)隊(duì)列，它專注于實(shí)時(shí)處理，同時(shí)也支持任務(wù)調(diào)度。它的執(zhí)行單元為任務(wù)（task），利用多線程，如Eventlet，gevent等，它們能被并發(fā)地執(zhí)行在單個(gè)或多個(gè)職程服務(wù)器（worker servers）上。任務(wù)能異步執(zhí)行（后臺運(yùn)行）或同步執(zhí)行（等待任務(wù)完成）。

在生產(chǎn)系統(tǒng)中，celery能夠一天處理上百萬的任務(wù)。它的完整架構(gòu)圖如下：

組件介紹：

• Producer：調(diào)用了Celery提供的API、函數(shù)或者裝飾器而產(chǎn)生任務(wù)并交給任務(wù)隊(duì)列處理的都是任務(wù)生產(chǎn)者。
• Celery Beat：任務(wù)調(diào)度器，Beat進(jìn)程會讀取配置文件的內(nèi)容，周期性地將配置中到期需要執(zhí)行的任務(wù)發(fā)送給任務(wù)隊(duì)列。
• Broker：消息代理，又稱消息中間件，接受任務(wù)生產(chǎn)者發(fā)送過來的任務(wù)消息，存進(jìn)隊(duì)列再按序分發(fā)給任務(wù)消費(fèi)方（通常是消息隊(duì)列或者數(shù)據(jù)庫）。Celery目前支持RabbitMQ、Redis、MongoDB、Beanstalk、SQLAlchemy、Zookeeper等作為消息代理，但適用于生產(chǎn)環(huán)境的只有RabbitMQ和Redis, 官方推薦 RabbitMQ。
• Celery Worker：執(zhí)行任務(wù)的消費(fèi)者，通常會在多臺服務(wù)器運(yùn)行多個(gè)消費(fèi)者來提高執(zhí)行效率。
• Result Backend：任務(wù)處理完后保存狀態(tài)信息和結(jié)果，以供查詢。Celery默認(rèn)已支持Redis、RabbitMQ、MongoDB、Django ORM、SQLAlchemy等方式。
   

工作原理

它的基本工作就是管理分配任務(wù)到不同的服務(wù)器，并且取得結(jié)果。至于說服務(wù)器之間是如何進(jìn)行通信的？這個(gè)Celery本身不能解決。所以，RabbitMQ作為一個(gè)消息隊(duì)列管理工具被引入到和Celery集成，負(fù)責(zé)處理服務(wù)器之間的通信任務(wù)。和rabbitmq的關(guān)系只是在于，celery沒有消息存儲功能，他需要介質(zhì)，比如rabbitmq、redis、mysql、mongodb 都是可以的。推薦使用rabbitmq，他的速度和可用性都很高。

Celery安裝及使用

1、安裝celery

pip install celery

2、查看完整可用命令選項(xiàng)

celery worker --help

3、創(chuàng)建一個(gè)工程項(xiàng)目project，然后再項(xiàng)目內(nèi)創(chuàng)建一個(gè)celery_tasks異步任務(wù)列表。如圖：

4、首先是celery_tasks異步任務(wù)主程序main.py，代碼如下：

from celery import Celery
# 生成celery應(yīng)用
celery_app = Celery("caicai")
# 加載配置文件
celery_app.config_from_object('celery_tasks.config')
# 注冊任務(wù)
celery_app.autodiscover_tasks(['celery_tasks.email']) # 注意：傳遞的參數(shù)是任務(wù)列表

本文名稱：Pythoncelery有什么用？如何使用？-創(chuàng)新互聯(lián)
文章出自：http://weahome.cn/article/dojgpj.html