Win11系统下使用Django+Celery实现异步任务队列以及定时(周期)任务(2020年最新攻略)

首先明确一点，celery4.1+的官方文档已经详细说明，该版本之后不需要引入依赖 django-celery 这个库了，直接用 celery 本身就可以了，就在去年年初的一篇文章python3.7.2+Django2.0.4 使用django-celery遇到的那些坑，中提到的一些bug，在今年早已不复存在，所以技术更新频率越来越快，本文详细阐述用新版Celery(4.4.2)来实现。

关于celery的底层原理这里就不赘述了，简单的流程图就可以一图以蔽之

安装对应的库

pip3 install celery==4.4.2
pip3 install eventlet==0.25.2
pip3 install Django==2.0.4

eventlet是一个高性能协程库，用来解决win10下celery进程的bug

配置settings.py文件:

CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/'  
  
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/'  
  
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'

这里broker配置redis，同时backend也就是任务结果也存到redis中，格式为json，方便读写。

在settings.py同级目录创建celery.py

from __future__ import absolute_import, unicode_literals  
import os  
from celery import Celery  
  
# 设置环境变量  
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'mydjango.settings')  
  
# 注册Celery的APP  
app = Celery('mydjango')  
# 绑定配置文件  
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')  
  
# 自动发现各个app下的tasks.py文件  
app.autodiscover_tasks()

注意mydjango为你当前的django项目名称

修改settings.py同级目录的init.py文件

from __future__ import absolute_import, unicode_literals  
from .celery import app as celery_app  
  
#导包  
import pymysql  
#初始化  
pymysql.install_as_MySQLdb()  
  
  
  
__all__ = ['celery_app']

在应用中创建tasks.py文件

from celery.task import task  
  
# 自定义要执行的task任务  
@task  
def print_test():  
    print("nict try")  
    return 'hello'

如果需要，也可以在settings.py里将该任务配置为定时任务(周期任务)

from celery.schedules import crontab  
CELERY_BEAT_SCHEDULE = {  
    # 周期性任务  
    'task-one': {  
        'task': 'myapp.tasks.print_test',  
        'schedule': 5.0, # 每5秒执行一次  
        # 'args': ()  
    }  
}

同时异步任务也可以通过django的视图进行在线调用

from myapp import tasks  
  
def ctest(request,*args,**kwargs):  
    res=tasks.print_test.delay()  
    #任务逻辑  
    return JsonResponse({'status':'successful','task_id':res.task_id})

这里的delay方法就是异步方式请求，而非django默认的同步执行步骤

在manage.py的目录下启动celery服务

celery worker -A mydjango -l info -P eventlet

在浏览器中调用异步服务接口

同时也可以在backend中查询任务结果

注意一点，redis中的key并不是单纯的task\_id，而是需要加上前缀celery-task-meta-

最后，如果需要启动定时任务，就需要在manage.py所在的文件夹内单独启动beat服务

celery -A mydjango beat -l info

可以看到任务队列会每隔五秒执行一次定时任务

总体而言，Celery4.4.2解决了很多bug，比如著名的async关键字的问题，同时优化了性能，在eventlet协程库的加持下，更加如虎添翼，准入门槛也比以前低了不少。