dj-ce

标签：task dj py ce Celery 任务 tasks result

在 Django 项目中，通常建议将 Celery 任务定义在单独的 tasks.py 模块中。这样做的好处是可以让任务代码更整洁、模块化，同时便于维护和复用。Celery 还提供了一种自动发现任务模块的机制，使得我们不必在每个应用中手动导入任务。

1. 为什么使用 `tasks.py` 模块

在 Django 中，每个应用都有自己的模块或文件夹。如果你有多个应用，并且每个应用都可能包含一些需要通过 Celery 异步处理的任务，将这些任务集中放入各自应用的 tasks.py 文件中是一个好习惯。

这种做法有几个优势：

模块化管理：每个应用有自己的 tasks.py，方便在项目中对不同的任务进行隔离和管理。
更清晰的结构：任务代码和视图、模型分离，结构清晰。
任务复用：将任务定义为独立模块，便于复用和维护。

2. Celery 的自动发现机制

Celery 提供了自动发现任务的功能。通过配置，Celery 会自动扫描每个 Django 应用的 tasks.py 文件，并注册其中定义的任务，而无需我们手动在 Celery 实例中逐一导入任务。

在 Celery 的配置中，你可以使用 app.autodiscover_tasks() 来实现这一功能。

3. 自动发现任务的具体配置

假设我们有一个 Django 项目，其中包含多个应用，每个应用都有自己的 tasks.py 文件。我们可以通过 Celery 的自动发现功能，自动加载所有应用中的任务。

3.1 在 `celery.py` 中配置自动发现

首先，在你的项目的 celery.py 文件中，添加自动发现任务的配置：

# your_project/celery.py
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery

# 设置默认的 Django 设置模块
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'your_project.settings')

# 创建 Celery 应用实例
app = Celery('your_project')

# 从 Django 的 settings.py 加载配置
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')

# 自动发现所有 Django 应用中的 tasks.py 文件
app.autodiscover_tasks()

3.2 在 `init.py` 中初始化 Celery

为了确保 Django 启动时加载 Celery 实例，你还需要在项目的 __init__.py 中添加以下代码：

# your_project/__init__.py
from __future__ import absolute_import, unicode_literals

# 导入 Celery 应用实例
from .celery import app as celery_app

__all__ = ('celery_app',)

3.3 在每个 Django 应用中定义 `tasks.py`

接下来，你可以在每个 Django 应用的 tasks.py 文件中定义 Celery 任务。例如，假设你有两个 Django 应用 app1 和 app2，在它们各自的 tasks.py 文件中定义任务：

app1/tasks.py:

# app1/tasks.py
from celery import shared_task

@shared_task
def task_in_app1(x, y):
    return x + y

app2/tasks.py:

# app2/tasks.py
from celery import shared_task

@shared_task
def task_in_app2(x, y):
    return x * y

3.4 自动加载任务

当 Celery 启动时，它会根据 app.autodiscover_tasks() 方法自动搜索所有 Django 应用的 tasks.py 文件，并注册其中的任务。这意味着你不需要手动在 Celery 中指定要导入的任务，只要将任务定义在 tasks.py 文件中，它们就会被自动发现和注册。

4. 如何启动 Celery

在项目根目录下启动 Celery worker：

celery -A your_project worker -l INFO

5. 示例调用任务

假设我们想在 Django 的视图中调用这些自动发现的任务，可以像这样使用：

# app1/views.py
from django.http import HttpResponse
from .tasks import task_in_app1

def my_view(request):
    # 异步调用 Celery 任务
    result = task_in_app1.delay(4, 6)
    return HttpResponse(f"Task result: {result}")

总结

tasks.py 模块化管理：将 Celery 任务分布到各个 Django 应用的 tasks.py 中，结构清晰，易于管理。
自动发现机制：通过 app.autodiscover_tasks()，Celery 会自动扫描 Django 项目中的 tasks.py，无需手动注册任务。
简化了任务管理：自动发现任务的方式使得你在添加或修改任务时不需要更改 Celery 配置，降低了出错的可能性。

这是一种非常常见的实践方式，尤其是在 Django 项目较大、包含多个应用时，有助于简化任务管理。

如果你希望通过 Celery 执行异步任务，并将任务的结果返回到前端，有几种不同的方式来实现。以下是最常用的方法，包括如何获取任务结果并通过 Web API 将其发送到前端。

1. 通过 Celery 异步任务获取结果

在 Django 中，当你通过 Celery 发送任务时，返回的是一个 AsyncResult 对象。这个对象可以用来查询任务的状态和结果。

例如，调用任务时会返回一个 AsyncResult，你可以通过该对象的 id 来跟踪任务的执行状态：

result = task_in_app1.delay(4, 6)

2. 前端与后端的交互流程

前端流程：

发送请求给后端，启动 Celery 异步任务。
后端返回任务 ID。
前端轮询或通过 WebSocket 等方式，查询任务状态和结果。
一旦任务完成，前端获取并显示结果。

后端流程：

Django 视图启动 Celery 任务，并返回任务 ID。
使用任务 ID 可以查询任务的状态和结果。

3. 后端 API 实现

3.1 启动任务并返回任务 ID

首先，定义一个视图，用于启动 Celery 任务，并返回任务的 ID：

# app1/views.py
from django.http import JsonResponse
from .tasks import task_in_app1

def start_task(request):
    # 异步启动任务
    result = task_in_app1.delay(4, 6)
    
    # 返回任务 ID
    return JsonResponse({"task_id": result.id})

前端可以通过调用该 API 来启动任务，并获得 task_id。

3.2 查询任务状态和结果

定义另一个视图，使用任务 ID 来查询任务的状态和结果：

# app1/views.py
from django.http import JsonResponse
from celery.result import AsyncResult

def get_task_status(request, task_id):
    # 使用任务 ID 获取 Celery 任务结果
    result = AsyncResult(task_id)
    
    # 检查任务是否已完成
    if result.state == 'PENDING':
        response = {
            "state": result.state,
            "status": "Task is pending...",
        }
    elif result.state != 'FAILURE':
        response = {
            "state": result.state,
            "result": result.result,  # 获取任务结果
        }
    else:
        # 如果任务失败，返回错误信息
        response = {
            "state": result.state,
            "status": str(result.info),  # 返回错误信息
        }
    
    return JsonResponse(response)

result.state：返回任务的当前状态，比如 PENDING（待处理）、STARTED（进行中）、SUCCESS（成功）、FAILURE（失败）等。
result.result：返回任务的执行结果。

3.3 URL 路由

为这两个视图创建对应的路由：

# app1/urls.py
from django.urls import path
from .views import start_task, get_task_status

urlpatterns = [
    path('start-task/', start_task, name='start_task'),
    path('task-status/<task_id>/', get_task_status, name='get_task_status'),
]

4. 前端 AJAX 调用示例

4.1 启动任务

前端通过 AJAX 调用 /start-task/ API 来启动 Celery 任务，并获取任务 ID：

fetch('/start-task/')
  .then(response => response.json())
  .then(data => {
    const taskId = data.task_id;
    console.log('Task ID:', taskId);

    // 使用任务 ID 轮询任务状态
    checkTaskStatus(taskId);
  });

4.2 查询任务状态

使用 task_id 来轮询任务状态，直到任务完成：

function checkTaskStatus(taskId) {
  fetch(`/task-status/${taskId}/`)
    .then(response => response.json())
    .then(data => {
      console.log('Task Status:', data);

      if (data.state === 'PENDING' || data.state === 'STARTED') {
        // 任务正在处理，继续轮询
        setTimeout(() => checkTaskStatus(taskId), 2000);
      } else if (data.state === 'SUCCESS') {
        // 任务完成，显示结果
        console.log('Task result:', data.result);
        document.getElementById('result').textContent = 'Result: ' + data.result;
      } else {
        // 任务失败或出现问题
        console.error('Task failed or error occurred:', data.status);
      }
    });
}

前端每隔几秒轮询一次任务状态，直到任务完成。

5. 优化建议

轮询间隔：对于短任务，轮询可以设为几秒一次；对于长时间任务，可以延长轮询间隔，减轻服务器负载。
WebSocket：为了避免频繁的轮询，使用 WebSocket 是一个更高效的方案。通过 WebSocket，后端可以在任务完成时主动推送结果到前端，而不需要前端反复请求。
任务超时处理：在前端或后端处理任务超时或异常情况，避免无限轮询。

6. 任务结果的过期问题

如果你使用 Redis 作为 Celery 的结果后端，任务的结果会有过期时间。默认情况下，Celery 会在 1 天后删除任务结果。如果你希望保留结果更长时间，可以在 settings.py 中配置：

# 保留任务结果 7 天
CELERY_RESULT_EXPIRES = 604800  # 7 天，单位为秒

总结：

启动任务：后端视图启动任务，并返回任务 ID。
查询状态：前端使用任务 ID 轮询任务状态，直到任务完成并获取结果。
任务结果管理：确保前端与后端之间的状态同步，处理可能的任务超时和异常。

通过这种方式，你可以轻松将 Celery 任务结果返回给前端，从而实现任务的异步处理和状态跟踪。如果有更多问题或需要进一步优化，请告诉我！

paramiko.SSHClient 是 Python 中一个非常常用的类，允许你通过 SSH 连接到远程服务器并执行命令、上传/下载文件等。你可以使用它来进行自动化任务、远程管理等操作。以下是如何使用 paramiko.SSHClient 的完整说明。

1. 安装 `paramiko`

首先，确保你已经安装了 paramiko，如果没有安装，可以通过 pip 安装：

pip install paramiko

2. 基本使用方式

示例：通过 SSH 连接远程服务器并执行命令

import paramiko

# 创建一个SSHClient实例
ssh_client = paramiko.SSHClient()

# 自动添加主机密钥到本地known_hosts
ssh_client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())

# 使用用户名、密码登录到远程服务器
ssh_client.connect(hostname="your_server_ip", username="your_username", password="your_password")

# 执行远程命令
stdin, stdout, stderr = ssh_client.exec_command("ls -l")

# 获取命令的输出
output = stdout.read().decode()
print(output)

# 关闭连接
ssh_client.close()

3. 详细步骤说明

3.1 创建 `SSHClient` 实例

ssh_client = paramiko.SSHClient()

paramiko.SSHClient 是管理 SSH 连接的核心类。通过它你可以连接到远程服务器并执行命令。

3.2 处理主机密钥

在连接远程服务器之前，需要处理主机密钥（类似于 SSH 在第一次连接到主机时询问是否接受密钥）。你可以使用以下命令将未知的主机密钥自动添加到 known_hosts 文件中：

ssh_client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())

AutoAddPolicy() 是一个默认的策略，告诉 SSHClient 自动接受新的服务器主机密钥。你也可以手动指定密钥或验证它们。

3.3 连接远程服务器

ssh_client.connect(hostname="your_server_ip", username="your_username", password="your_password")

connect() 函数用于通过 SSH 连接到远程服务器。你需要指定以下参数：

hostname：目标服务器的 IP 地址或主机名。
username：用于连接的用户名。
password：用户的密码（如果使用密码认证）。

你也可以使用密钥进行认证：

ssh_client.connect(hostname="your_server_ip", username="your_username", key_filename="/path/to/your/private_key")

3.4 执行命令

连接到远程服务器后，可以使用 exec_command() 方法执行远程命令：

stdin, stdout, stderr = ssh_client.exec_command("ls -l")

stdin：远程命令的标准输入，允许你向命令发送输入（例如交互式命令）。
stdout：远程命令的标准输出，包含命令的结果。
stderr：远程命令的标准错误输出，包含命令的错误信息。

获取命令结果：

output = stdout.read().decode()
print(output)

4. 上传和下载文件

除了执行命令，paramiko.SSHClient 还可以使用 SFTP 上传和下载文件。

4.1 上传文件到远程服务器

sftp = ssh_client.open_sftp()
sftp.put("/local/path/to/file.txt", "/remote/path/to/file.txt")
sftp.close()

4.2 从远程服务器下载文件

sftp = ssh_client.open_sftp()
sftp.get("/remote/path/to/file.txt", "/local/path/to/file.txt")
sftp.close()

5. 错误处理

在执行 SSH 操作时，可能会遇到网络问题或认证失败等情况，最好使用 try-except 块进行错误处理：

import paramiko

ssh_client = paramiko.SSHClient()
ssh_client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())

try:
    # 尝试连接到远程服务器
    ssh_client.connect(hostname="your_server_ip", username="your_username", password="your_password")

    # 执行命令
    stdin, stdout, stderr = ssh_client.exec_command("ls -l")
    output = stdout.read().decode()
    print(output)
    
except paramiko.AuthenticationException:
    print("Authentication failed.")
except paramiko.SSHException as sshException:
    print(f"SSH connection error: {sshException}")
except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")
finally:
    ssh_client.close()

6. 其他选项

端口：如果 SSH 运行在非标准端口，可以通过 port 参数指定端口号：

ssh_client.connect(hostname="your_server_ip", username="your_username", password="your_password", port=2222)

超时：可以通过 timeout 参数指定连接的超时时间：

ssh_client.connect(hostname="your_server_ip", username="your_username", password="your_password", timeout=10)

总结

paramiko.SSHClient 是一个强大的工具，可以让你通过 Python 程序进行 SSH 连接、执行命令、上传/下载文件等操作。
你可以使用密码或密钥认证，并且通过 SFTP 来传输文件。
注意在使用时做好错误处理，确保网络连接或认证失败时不会导致程序崩溃。

如果你有更具体的问题或需要进一步帮助，请告诉我！

标签：task,dj,py,ce,Celery,任务,tasks,result
From： https://www.cnblogs.com/anyux/p/18468147

1. 为什么使用 tasks.py 模块