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今日概要

• celery，处理任务的Python的模块。

  • 场景1：

    对【耗时的任务】，通过celery，将任务添加到broker（队列），然后立即给用户返回一个任务ID。
    当任务添加到broker之后，由worker去broker获取任务并处理任务。
    任务弯完成之后，再将结果放到backend中
    
    用户想要检查结果，提供任务ID，我们就可以去backend中去帮他查找。
    

  • 场景2：

    定时任务（定时发布/定时拍卖）
    

• 拍卖系列接口

今日详细

1.celery

celery是一个基于Python开发的模块，可以帮助我们对任务进行分发和处理。

1.1 环境的搭建

pip3 install celery==4.4
安装broker: redis或rabbitMQ
pip3 install redis / pika

1.2 快速使用

• s1.py

  from celery import Celery
  
  app = Celery('tasks', broker='redis://192.168.10.48:6379', backend='redis://192.168.10.48:6379')
  
  @app.task
  def x1(x, y):
      return x + y
  
  @app.task
  def x2(x, y):
      return x - y
  

• s2.py

  from s1 import x1
  
  result = x1.delay(4, 4)
  print(result.id)
  

• s3.py

  from celery.result import AsyncResult
  from s1 import app
  
  result_object = AsyncResult(id="任务ID", app=app)
  print(result_object.status)
  

运行程序：

1. 启动redis

2. 启动worker

   # 进入当前目录
   celery worker -A s1 -l info
   

   windows
   
   Traceback (most recent call last):
     File "d:\wupeiqi\py_virtual_envs\auction\lib\site-packages\billiard\pool.py", line 362, in workloop
       result = (True, prepare_result(fun(*args, **kwargs)))
     File "d:\wupeiqi\py_virtual_envs\auction\lib\site-packages\celery\app\trace.py", line 546, in _fast_trace_task
       tasks, accept, hostname = _loc
   ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
   
   pip install eventlet
   
   celery worker -A s1 -l info -P eventlet
   

3. 创建任务

   python s2.py
   python s2.py
   

4. 查看任务状态

   # 填写任务ID
   ptyhon s3.py 
   

1.3 django中应用celery

之后，需要按照django-celery的要求进行编写代码。

• 第一步：【项目/项目/settings.py 】添加配置

  CELERY_BROKER_URL = 'redis://192.168.16.85:6379'
  CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json']
  CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://192.168.16.85:6379'
  CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
  

• 第二步：【项目/项目/celery.py】在项目同名目录创建 celery.py

  #!/usr/bin/env python
  # -*- coding:utf-8 -*-
  
  import os
  from celery import Celery
  
  # set the default Django settings module for the 'celery' program.
  os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'demos.settings')
  
  app = Celery('demos')
  
  # Using a string here means the worker doesn'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.
  # 去每个已注册app中读取 tasks.py 文件
  app.autodiscover_tasks()
  

• 第三步，【项目/app名称/tasks.py】

  from celery import shared_task
  
  @shared_task
  def add(x, y):
      return x + y
  
  @shared_task
  def mul(x, y):
      return x * y
  

• 第四步，【项目/项目/__init__.py】

  from .celery import app as celery_app
  
  __all__ = ('celery_app',)
  

• 启动worker

  进入项目目录
  
  celery worker -A demos -l info -P eventlet
  

• 编写视图函数，调用celery去创建任务。

  • url

    url(r'^create/task/$', task.create_task),
    url(r'^get/result/$', task.get_result),
    

  • 视图函数

    from django.shortcuts import HttpResponse
    from api.tasks import x1
    
    def create_task(request):
        print('请求来了')
        result = x1.delay(2,2)
        print('执行完毕')
        return HttpResponse(result.id)
    
    
    def get_result(request):
        nid = request.GET.get('nid')
        from celery.result import AsyncResult
        # from demos.celery import app
        from demos import celery_app
        result_object = AsyncResult(id=nid, app=celery_app)
        # print(result_object.status)
        data = result_object.get()
        return HttpResponse(data)
    

• 启动django程序

  python manage.py ....
  

1.4 celery定时执行

1.5 周期性定时任务

• celery
• django中也可以结合使用

2.拍卖业务

2.1 表结构

2.2 数据初始化

2.3 接口

• 专场列表
• 专场详细
• 单品详细
• 保证金页面
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    • 单品
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