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windows环境中利用celery实现简单任务队列过程解析
脚本专栏 2024/11/5 佚名
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这篇文章主要介绍了windows环境中利用celery实现简单任务队列过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

一、背景

最近因项目需要，学习任务队列Celery的用法;

二、测试使用环境：

1.Windows7 x64

2.Python == 3.7.5

3.celery == 4.3.0

4.redis =3.3.11

5.eventlet==0.25.1 ==> pip install eventlet (windows环境必须安装)

6.IDE为pycharm

三、关于celery的安装和卸载处理

pip install celery #安装

pip install celery == 3.1.25 #指定安装版本

pip uninstall celery #卸载

四、Celery分为3个部分

1.worker部分负责任务的处理，即工作进程（我的理解工作进程就是你写的python代码，当然还包括python调用系统工具功能）

2.broker部分负责任务消息的分发以及任务结果的存储，这部分任务主要由中间数据存储系统完成，比如消息队列服务器RabbitMQ、redis、

3.Celery主类，进行任务最开始的指派与执行控制，他可以是单独的python脚本，也可以和其他程序结合，应用到django或者flask等web框架里面以及你能想到的任何应用

五、上代码:

1.创建Celery实例tasks.py：

# -*- coding: utf-8 -*- 

# 使用celery
import time
from celery import Celery
import redis

# 创建一个Celery类的实例对象
app = Celery('celery_tasks.tasks', broker='redis://:topsky@127.0.0.1:6379/1')

@app.task
def add(a, b):
  count = a + b
  print('任务函数正在执行....')
  time.sleep(5)
  return count

windows环境中利用celery实现简单任务队列过程解析

2.调用celery任务代码:

from celery_tasks.tasks import add
def notity(a, b):
  # result = a + b
  result = add.delay(a, b)
  return result
if __name__ == '__main__':
  result = notity(3, 5)
  print(result)

windows环境中利用celery实现简单任务队列过程解析

六、执行worker

1.创建一个worker，等待处理队列中的任务，打开Windows PowerShell终端以管理员身份运行，cd到E:\SvnCode\myCode目录中，

2.执行命令： celery -A celery_tasks.tasks worker -l info -P eventlet

参数解释，命令中-A参数表示的是Celery APP的名称celery_tasks，这个实例中指的就是tasks.py,后面的tasks就是APP的名称，worker是一个执行任务角色，后面的loglevel=info记录日志类型默认是info,这个命令启动了一个 worker, 用来执行程序中add这个加法任务（task），-P eventlet是防止在windows环境下出现

windows环境中利用celery实现简单任务队列过程解析

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：
windows,celery,简单任务队列
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