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Celery是一个异步的任务队列(也叫做分布式任务队列),一个简单,灵活,可靠的分布式系统,用于处理大量消息,同时为操作提供维护此类系统所需要的工具。

celery的优点

1:简单,容易使用,不需要配置文件

2:高可用,任务执行失败或执行过程中发生连续中断,celery会自动尝试重新执行任务

3:快速,一个单进程的celery每分钟可以处理上百万个任务

4:灵活,几乎celery的各个组件都可以被扩展

celery应用场景

1:异步发邮件,一般发邮件等比较耗时的操作,这个时候需要提交任务给celery就可以了,由worker进行发邮件操作

2:有些跑批量接口任务,需要耗时较长,也可以做成异步任务

3:定时调度任务

Celery与Django一起使用(以发送短信为例)

独立于项目新建一个package包

在package包中新建一个名为sms的package包

新建tasks.py文件

#定义耗时的函数
from utils.ytx_sdk.sendSMS import CCP
from celery_tasks.main import app

#为函数添加装饰器,这个函数就成为了celery的任务
@app.task
def send_sms_code(mobile,code,expires,template_id):
  try:
    # CCP.sendTemplateSMS(mobile,code,expires,template_id)
    print(code)
  except:
    return '发送短信失败'

在package包中新建config.py

内容如下(中间人,接收生产者发来的消息即Task,将任务存入队列。任务的消费者是Worker。Celery本身不提供队列服务,推荐用Redis或RabbitMQ实现队列服务。)

#指定代理人队列==>redis
broker_url='redis://127.0.0.1:6379/15'

在package包中新建main.py

内容如下(需要将task注册到celery应用中)

#启动工人的文件
from celery import Celery
# 为celery使用django配置文件进行设置
import os
if not os.getenv('DJANGO_SETTINGS_MODULE'):
  os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'yinyue.settings.dev'
# 创建celery应用
app = Celery('yinyue')
# 导入celery配置
app.config_from_object('celery_tasks.config')
# 自动注册celery任务
app.autodiscover_tasks([
  'celery_tasks.sms'
])

在django框架对应模块的视图中使用

#调用celery的任务:任务名.delay(参数)
send_sms_code.delay(mobile,code,constants.SMS_CODE_EXPIRES/60,1)

启动celery服务: celery -A celery_tasks.main worker -l info

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Python,Celery,异步任务队列

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。