这期内容当中小编将会给大家带来有关Django中如何使用django-celery完成异步任务 ，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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Django中如何使用django-celery完成异步任务 

安装Celery

我们可以使用pip在vietualenv中安装:

 pip install django-celery  celery

django settings设置

1. import djcelery
   

2. 
   

3. djcelery.setup_loader()
   

4. BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/2'   ---使用redis当消息队列

注册

1. INSTALLED_APPS = [
   

2.     'django.contrib.admin',
   

3.     'django.contrib.auth',
   

4.     'django.contrib.contenttypes',
   

5.     'django.contrib.sessions',
   

6.     'django.contrib.messages',
   

7.     'django.contrib.staticfiles',
   

8.     'devops',
   

9.     'apps',
   

10.     'common',
    

11.     'djcelery',

12. ]

在apps下创建一个task.py文件

1. from celery import task
   

2. 
   

3. @task
   

4. def add(x, y):
   

5.     return x + y

 

  @task

 def pp():

 return 'ffffffffffffffffffffff'

返回settings将其导入进去

1. import djcelery

2. djcelery.setup_loader()
   

3. BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
   

4. CELERY_IMPORTS = ('apps.task')

随意选个views中的方法调用改task测试下

1. #项目列表
   

2. def project_list(request):
   

3.     admin = Admin.objects.get(id=get_current_admin_id(request))
   

4.     pt=admin.projects.all().order_by('-id')
   

5.    

6.     from apps import task
   

7.     tt=task.add.delay(2,2)
   

8.     print 'vvvvvvvvvvvvvvvvvvvv',tt              -----访问该功能时调用task的add方法

9. 
   

10.     page_objects = pages(pt, request, 5) ##分页
    

11.     return render_to_response('project/project_list.html',locals())

安装启动redis：略

启动runserver 与 celery

1. python manage.py runserver
   

2. python manage.py celery worker --loglevel=info

访问对应的页面看日志

1. [2017-11-10 14:55:17,016: INFO/MainProcess] Task apps.task.add[9bafe6d2-8411-4f5f-8eed-10444da0ae3a] succeeded in 0.00280212797225s: 4   --可以看到worker日志，返回结果

手工测试task

1. 打开新的terminal, 激活virtualenv, 并切换到django项目目录:

2.     $ python manage.py shell

3.     >>> from apps.task import add

4.     >>> add.delay(2, 2)

6. 此时, 你可以在worker窗口中看到worker执行该task:

7.     [2014-10-07 08:47:08,076: INFO/MainProcess] Got task from broker: myapp.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc]

8.     [2014-10-07 08:47:08,299: INFO/MainProcess] Task myapp.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc] succeeded in 0.183349132538s: 4

Eager模式

1. Eager模式

3. 如果在settings.py设置:

4.     CELERY_ALWAYS_EAGER = True

1. 那么Celery便以eager模式运行, 则task便不需要加delay运行:

2.     # 若启用eager模式, 则以下两行代码相同

3.     add.delay(2, 2)

4.     add(2, 2)

dj-celery 定时任务

1. settings配置添加

   
    如果需要传参可以这样写

   
   

1. CELERYBEAT_SCHEDULE = {

2.    'add-every-3-minutes': {

3.        'task': 'apps.task.add',

4.        'schedule': timedelta(seconds=3),

5.         'args': (16, 16)

6.    },

7. }

8. CELERYBEAT_SCHEDULER = 'djcelery.schedulers.DatabaseScheduler' # 定时任务

10. CELERYBEAT_SCHEDULE = {

11.    'add-every-3-seconds': {

12.        'task': 'apps.task.pp',

13.        'schedule': timedelta(seconds=3)   ---每隔3秒 执行task下的pp函数

14.    },

15. }

2. 启动celery beat

1. 其实还有一种简单的启动方式worker和beat一起启动：

2. python manage.py celery worker --loglevel=info --beat

3. 启动beat

4. 执行定时任务时, Celery会通过celerybeat进程来完成. Celerybeat会保持运行, 一旦到了某一定时任务需要执行时, Celerybeat便将其加入到queue中. 不像worker进程, Celerybeat只有需要一个即可.

5. 启动：

6. python manage.py celery beat --loglevel=info

3. 查看worker日志
   

1. [2017-11-10 16:17:25,853: INFO/MainProcess] Received task: apps.task.pp[8a3af6fb-5189-4647-91f2-8aa07489dd1e]

2. [2017-11-10 16:17:25,858: INFO/MainProcess] Task apps.task.pp[8a3af6fb-5189-4647-91f2-8aa07489dd1e] succeeded in 0.00379144400358s: 'ffffffffffffffffffffff'

3. [2017-11-10 16:17:28,858: INFO/MainProcess] Received task: apps.task.pp[d87e4ea0-8881-449a-b993-e7657f50ef25]

4. [2017-11-10 16:17:28,864: INFO/MainProcess] Task apps.task.pp[d87e4ea0-8881-449a-b993-e7657f50ef25] succeeded in 0.0049942266196s: 'ffffffffffffffffffffff'

5. [2017-11-10 16:17:31,859: INFO/MainProcess] Received task: apps.task.pp[4d05b4f3-92ff-4922-a8f4-7e047749239a]

6. [2017-11-10 16:17:31,865: INFO/MainProcess] Task apps.task.pp[4d05b4f3-92ff-4922-a8f4-7e047749239a] succeeded in 0.00537821277976s: 'ffffffffffffffffffffff'

7. [2017-11-10 16:17:34,859: INFO/MainProcess] Received task: apps.task.pp[5b21afc1-ebf1-4858-be68-20b9bf318452]

8. [2017-11-10 16:17:34,865: INFO/MainProcess] Task apps.task.pp[5b21afc1-ebf1-4858-be68-20b9bf318452] succeeded in 0.00530335493386s: 'ffffffffffffffffffffff'

补充还有另外一种方法那就是celery

上述就是小编为大家分享的Django中如何使用django-celery完成异步任务 了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

网页题目：Django中如何使用django-celery完成异步任务
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