django中使用Celery 布式任务队列过程详解
本文记录django中如何使用celery完成异步任务。
Celery 是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，并且提供维护这样一个系统的必需工具。
它是一个专注于实时处理的任务队列，同时也支持任务调度。
示例一：用户发起request，并等待response返回。在本些views中，可能需要执行一段耗时的程序，那么用户就会等待很长时间，造成不好的用户体验
示例二：网站每小时需要同步一次天气预报信息，但是http是请求触发的，难道要一小时请求一次吗？
使用celery后，情况就不一样了
示例一的解决：将耗时的程序放到celery中执行
示例二的解决：使用celery定时执行
名词
任务task：就是一个Python函数
队列queue：将需要执行的任务加入到队列中
工人worker：在一个新进程中，负责执行队列中的任务
代理人broker：负责调度，在布置环境中使用redis
本示例在ubuntu系统中，使用django1.8.2，并且要安装redis
1，首先需要安装扩展包。
pip install celery==3.1.25 pip install celery-with-redis==3.0 pip install django-celery==3.1.17
2，配置项目setting.py
加入以下代码：
import djcelery
djcelery.setup_loader()
BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
CELERY_IMPORTS = ('bookstory.task')
CELERY_IMPORTS值是异步任务函数所在的位置，比如这个是bookstory应用里面的task.py文件里,如图：
并且将'djcelery'加入到setting.py的INSTALLED_APPS里面。
3，编写需要异步执行（或者耗时）的功能函数
编写task.py文件，假设我就这样模拟耗时操作
# coding=utf-8
import time
from celery import task
@task
def showa():
# 任务函数
print('hello....')
time.sleep(5)
print('world....')
4，迁移，生成celery需要的数据表
python manage.py migrate
5，启动worker
python manage.py celery worker --loglevel=info
6，使用
新建一个视图函数，并且分配一个url
from task import *
.........
# celery异步
def showTest(request):
showa.delay()
return HttpResponse('哈哈哈')
调用语法就是：
function.delay(parameters)
function就是task里写的函数，parameters就是这个函数要传递的参数，我的showa没有传参数，所以就直接showa.delay()就可以调用了。
运行结果就是在浏览器中并没有等待5秒，而是直接输出'哈哈'了。并没有因为耗时的操作二延迟。在启动worker的窗口里面可以看到hello,world间隔5秒分别输出了出来：
按照步骤来，其实并不难，具体异步（耗时）操作根据具体业务在task里面具体编写就ok了。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
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