celery基本用法

1 celery介绍和安装

# Celery 是什么
	-翻译过来是  芹菜   的意思，跟芹菜没有关系
    -框架：服务，python的框架，跟django无关
    -能用来做什么
    	-1 异步任务
        -2 定时任务
        -3 延迟任务
        
# 理解celery的运行原理
"""
1) 可以步依赖任何服务器，通过自身命令，启动服务
2) celery服务为其他项目服务提供异步解决任务需求的
注：会有两个服务同时运行，一个是项目服务，一个是celery服务，项目服务将需要异步处理的任务交给celery服务，celery就会在需要时异步完成项目的需求

人是一个独立运行的服务 | 医院也是一个独立运行的服务
	正常情况下，人可以完成所有健康情况的动作，不需要医院的参与；单当人生病时，就会被医院接收，解决人生病问题
	人生病的处理方案交给医院来解决，所有人不生病时，医院独立运行，人生病时，医院就来解决人生病的需求
"""

# celery架构(Broker, backend 都用redis)
	-1 任务中间件 Broker(中间件)， 其他服务提交的异步任务，放在里面排队
    	-徐来借助第三方 redis  rabbitmq
    -2 任务执行单元 worker     真正执行异步任务的进程
    	-celery提供的
    -3 结果存储  backend   结果存储，函数的返回结果，存到  backend中
    	-需要借助于第三方：redis，mysql
        
# 使用场景
	异步执行：解决耗时任务
    延迟执行；解决延迟任务
    定时执行：解决周期(周期)任务
    
# celery 不支持win，通过eventlet支持在win上运行    

2 celery快速使用

# 安装---》安装完成，会有一个可执行文件  celery
	pip install celery
    win: pip install eventlet
        
# 快速使用
####### 第一步：新建 main.py########
from celery import Celery
# 提交的异步任务，放在里面
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
# 执行完的结果 放在这里
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery('test', broker=broker, backend=backend)
@app.task
def add(a, b):
    import time
    time.sleep(3)
    print('-------', a+b)
    return a + b

######### 第二步：其他程序，提交任务#########
res = add.delay(5,6)  # 原来add的参数，直接放在delay中传入即可
print(res)  # f150d8a5-c955-478d-9343-f3b60d0d5bdb

######## 第三步：启动worker #########
# 启动worker命令，win需要安装 eventlet
	win:
        -4.x之前的版本
        celery worker -A main -l info -P eventlet
        -4.x之后
        celery -A main worker -l info -P eventlet
    mac:
        celery -A main worker -l info
        
####### 第四步： worker会执行消息中间件中的任务，把结果存起来######

####### 第五步：咱们要看执行结果，拿到执行的结果#######
from main import app
from celery.result import AsyncResult
id = '51611be7-4914-4bd2-992d-749008e9c1a6'
if __name__ = '__main__':
    a = AsyncResult(id=id, app=app)
    if a.successful()  # 执行完了
    	result = a.get()
        print(result)
    elif a.failed():
        print('任务失败')
    elif a.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif a.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif a.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')    

3 celery包结构

project
    ├── celery_task  	# celery包
    │   ├── __init__.py # 包文件
    │   ├── celery.py   # celery连接和配置相关文件，且名字必须交celery.py
    │   └── tasks.py    # 所有任务函数
    ├── add_task.py  	# 添加任务
    └── get_result.py   # 获取结果
    
########## 第一步：新建包 celery_task ##########
# 在包下新建[必须叫celery]的py文件，celery.py 写代码
from celery import Celery
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery('test', broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.order_task', 'celery_task.user_task'])

######### 第二步：在包内部，写task，任务异步任务#######
# order_task
from .celery import app
import time
@app.task
def add(a, b)
	print('-----', a + b)
    time.sleep(2)
    return a + b

# user_task
from .celery import app
import time
@app.task
def send_sms(phone, code):
    print("给%s发送短信成功，验证码为：%s" % (phone, code))
    time.sleep(2)
    return True

######第三步：启动worker，包所在目录下
	celery -A celery_task worker -l info -P eventlet
    
#####第四步：其他程序 提交任务，被提交到中间件中，等待worker执行，因为worker启动了，就会被worker执行
from celery_task import send_sms
res = send_sms.delay('199999999', 8888)
print(res)  # 7d39033c-4cc7-4af2-8d78-e62c277db183

### 第五步：worker执行完，结果存到backend中

### 第六步：我们查看结构
from celery_task import app
from celery.result import AsyncResult
id = '7d39033c-4cc7-4af2-8d78-e62c277db183'
if __name__ == '__main__':
    a = AsyncResult(id=id, app=app)
    if a.successful():  # 执行完了
        result = a.get()  #
        print(result)
    elif a.failed():
        print('任务失败')
    elif a.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif a.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif a.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')