celery学习笔记：celery安装，并运行第一个应用
1、celery通过消息进行通信，通常使用一个叫Broker(中间人)来协client(任务的发出者)和worker(任务的处理者). clients发出消息到队列中，broker将队列中的信息派发给worker来处理。一个celery系统可以包含很多的worker和broker，可增强横向扩展性和高可用性能。
2、Celery需要一种解决消息的发送和接受的方式，我们把这种用来存储消息的的中间装置叫做message broker, 也可叫做消息中间人。 作为中间人，通常用的是RabbitMQ或者Redis：
（1）、RabbitMQ是一个功能完备，稳定的并且易于安装的broker. 它是生产环境中最优的选择。使用RabbitMQ的细节参照以下链接： http://docs.celeryproject.org/en/latest/getting-started/brokers/rabbitmq.html#broker-rabbitmq
如果我们使用的是Ubuntu或者Debian发行版的Linux，可以直接通过下面的命令安装RabbitMQ: sudo apt-get install rabbitmq-server 安装完毕之后，RabbitMQ-server服务器就已经在后台运行。如果您用的并不是Ubuntu或Debian, 可以在以下网址： http://www.rabbitmq.com/download.html 去查找自己所需要的版本软件。
（2）、Redis也是一款功能完备的broker可选项，但是其更可能因意外中断或者电源故障导致数据丢失的情况。 关于是有那个Redis作为Broker，可访下面网址： http://docs.celeryproject.org/en/latest/getting-started/brokers/redis.html#broker-redis
3、安装celery，很简单，使用下面命令即可：
pip install -U Celery如果是在项目虚拟目录底下的话，只会安装在虚拟目录底下，不过还可以去官网下载压缩包：https://pypi.python.org/pypi/celery/
找到想安装的版本，解压后，通过python命令编译：
tar xvfz celery-0.0.0.tar.gz
cd celery-0.0.0
python setup.py build
python setup.py install此时celery可就安装到本机的python环境目录底下了，而不是对应项目的虚拟目录底下。
4、创建一个项目，这里我先创建了一个flask项目，其中可能还要用使用命令：pip install flask安装下flask，如果没有celery的话，也要用pip install -U Celery安装下
5、创建应用，在那个项目底下新建一个tasks.py文件，代码如下：
from celery import Celery
# 测试应用，使用redis作为broker（消息中间人）
app = Celery('test', broker='redis://:[email protected]/1')
# 创建任务函数
@app.task
def my_task():
print("任务函数正在执行。。。。。")（1）、Celery第一个参数是给其设定一个名字， 第二参数我们设定一个中间人broker, 在这里我们使用Redis作为中间人。my_task函数是我们编写的一个任务函数， 通过加上装饰器app.task, 将其注册到broker的队列中。
（2）、现在我们在创建一个worker， 等待处理队列中的任务.打开终端，cd到tasks.py同级目录中，执行命令:
celery -A tasks worker --loglevel=info
（3）、发现报了这个错误：ImportError: Missing redis library (pip install redis)
（4）、于是要装下相关redis的库，使用命令：
pip install -U "celery[redis]"（5）、安装成功后，运行第（2）点，创建一个worker的命令，发现：
原来是没启动redis的服务端，于是在redis安装目录执行命令：
redis-server.exe redis.windows.conf
接着又发现
（6）、好像说客户端认证，没有一个密码设置，redis的密码没设置的问题吗？于是查找资料说redis默认是不需要密码的，在配置文件里用#注释了，需要打开来，于是找到对应的配置文件redis.windows.conf的那一行，去掉#注释：
（7）、保存后，重新用命令redis-server.exe redis.windows.conf，启动下redis的服务端：
（8）、好像密码不对，结果发现是程序底下写的配置redis的密码是332572，redis的URL的配置：
redis://:password@hostname:port/db_numberURL 的所有配置都可以自定义配置的，默认使用的是 localhost 的 6379 端口中 0 数据库。（ Redis 默认有 16 个数据库），当然我们上述代码中，是用的1数据库。
（9）、于是改下代码：
from celery import Celery
# 测试应用，使用redis作为broker（消息中间人）
app = Celery('test', broker='redis://:[email protected]/1')
# 创建任务函数
@app.task
def my_task():
print("任务函数正在执行。。。。。")运行后如下图所示：
6、调用任务，任务加入到broker队列中，以便刚才我们创建的celery workder服务器能够从队列中取出任务并执行。如何将任务函数加入到队列中，可使用delay()。
（1）、进入python终端, 执行如下代码:
from tasks import my_task
my_task.delay()如下图所示：
（2）、回到创建worker执行的那个终端页面，发现执行好像有点问题，如下图所示：
（3）、找下解决办法，开始尝试，需要安装eventlet模块，执行命令：
pip install eventlet
（4）、安装成功后，然后启动worker的时候加一个参数，如下：（执行任务）
之前的：
celery -A tasks worker --loglevel=info
改为：
celery -A tasks worker --loglevel=info -P eventlet
执行后如下图所示：
（5）、最后再重新执行下my_task.delay()命令，回到执行worker的命令行页面，如下图所示：
我们通过worker的控制台，可以看到我们的任务被worker处理，并打印出了任务函数正在执行的字符串。调用一个任务函数，将会返回一个AsyncResult对象，这个对象可以用来检查任务的状态或者获得任务的返回值。
7、存储结果，如果我们想跟踪任务的状态，Celery需要将结果保存到某个地方。有几种保存的方案可选:SQLAlchemy、Django ORM、Memcached、 Redis、RPC (RabbitMQ/AMQP)。
（1）、例子仍然使用Redis作为存储结果的方案，任务结果存储配置通过Celery的backend参数来设定。修改tasks.py的代码如下：
from celery import Celery
# 测试应用，使用redis作为broker（消息中间人）
app = Celery('test', backend='redis://:[email protected]:6379/2',
broker='redis://:[email protected]/1')
# 创建任务函数
@app.task
def my_task(a, b):
print("任务函数正在执行。。。。。")
return a + b
我们给Celery增加了backend参数，指定redis作为结果存储,并将任务函数修改为两个参数，并且有返回值。
（2）、ctrl+c关掉之前的worker，重新执行下命令，再创建一个worker：
celery -A tasks worker --loglevel=info -P eventlet（3）、重新进入python命令行，重新执行命令，调用任务：
from tasks import my_task
my_task.delay(1,1)
（4）、回到创建worker执行的那个命令行窗口，如下图所示，发现把1加1的值打印出来了：
（5）、更多关于AsyncResult对象信息，可在这个网站查阅：http://docs.celeryproject.org/en/latest/reference/celery.result.html#module-celery.result
8、配置，Celery使用简单，配置也非常简单。Celery有很多配置选项能够使得celery能够符合我们的需要，但是默认的几项配置已经足够应付大多数应用场景了。配置信息可以直接在app中设置，或者通过专有的配置模块来配置。
（1）、直接通过app来配置：
from celery import Celery
app = Celery('test')
# 增加配置
app.conf.update(
result_backend='redis://:[email protected]:6379/2',
broker_url='redis://:[email protected]:6379/1',
)（2）、专有配置文件，对于比较大的项目，我们建议配置信息作为一个单独的模块。我们可以通过调用app的函数来告诉Celery使用我们的配置模块。
配置模块的名字我们取名为celeryconfig, 这个名字不是固定的，我们可以任意取名，建议这么做。我们必须保证配置模块能够被导入。 配置模块的名字我们取名为celeryconfig, 这个名字不是固定的，我们可以任意取名，建议这么做。我们必须保证配置模块能够被导入。
下面我们在tasks.py模块 同级目录下创建配置模块celeryconfig.py：
result_backend = 'redis://:[email protected]:6379/2'
broker_url = 'redis://:[email protected]:6379/1'tasks.py文件修改为：
from celery import Celery
import celeryconfig
# 我们这里案例使用redis作为broker
app = Celery('test')
# 从单独的配置模块中加载配置
app.config_from_object('celeryconfig')（3）、更多配置，可参考文档： http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/configuration.html#configuration
以上内容仅供参考学习，也是我参考网上的资料来的，后面遇到的问题解决之类的，但是我找不到出处，如知道的，请下方评论，并附上链接，我这边修改下，谢谢！