django与celery结合实现异步任务

celery 基本概念

Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列，通过它可以轻松的实现任务的异步处理， 如果你的业务场景中需要用到异步任务，就可以考虑使用celery

celery的优点

      

1. 简单：一单熟悉了celery的工作流程后，配置和使用还是比较简单的
2. 高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery 会自动尝试重新执行任务
3. 快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
4. 灵活： 几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制

实现异步的请求，配置如下

1.在工程目录下创建一个celery.py

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery
 
# set the default Django settings module for the 'celery' program.
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'proj.settings')
# proj 是项目的名称需要更改 
app = Celery('proj')
 
# Using a string here means the worker don't have to serialize
# the configuration object to child processes.
# - namespace='CELERY' means all celery-related configuration keys
#   should have a `CELERY_` prefix.
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
 
# Load task modules from all registered Django app configs.
app.autodiscover_tasks()
 
 
@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
    print('Request: {0!r}'.format(self.request))

2.在项目工程目录下的__init__.py中添加

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
 
# This will make sure the app is always imported when
# Django starts so that shared_task will use this app.
from .celery import app as celery_app
 
__all__ = ['celery_app']

3.在自己的app项目下添加task.py文件

# Create your tasks here
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from celery import shared_task
 
 
@shared_task
def add(x, y):
    return x + y
 
 
@shared_task
def mul(x, y):
    return x * y
 
 
@shared_task
def xsum(numbers):
    return sum(numbers)

3.在setting.py中添加设置redis

CELERY_BROKER_URL = 'redis://:密码@ip'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://:密码@ip'

4.在videx.py中进行写任务

from celery.result import AsyncResult
from django.shortcuts import render,HttpResponse
import time
# Create your views here.
from myapp import tasks
def index(request):
    res = tasks.add.delay(5,98)
    print(res)
    return HttpResponse(res.task_id)

def task_res(request):
    result = AsyncResult(id='5fea266e-18ad-4659-aa8f-c5d16783defd')

    return HttpResponse(result.get())

5.路由的配置urls.py

   url(r'^index/$', index),
   url(r'^task_res/$', task_res),

这些配置好之后，讲代码上传到liunx环境下

进入i项目路径使用命令启动异步任务

执行下面的命令

celery -A CeleryTest worker -l info

这样服务端的任务已经启动成功了

在此启动自己的django项目就可以使用了，在测试中返回结果的id用id可以获取异步任务的结果状态等信息