Celery 提供了丰富的监控和扩展功能

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Celery 是一个强大的异步任务队列/作业队列，基于分布式消息传递，主要用于在 Python 应用程序中执行异步任务。它支持任务调度、任务持久化、工作执行、任务结果跟踪和监控。

安装 Celery

首先，确保你的环境中安装了 Celery。你可以通过 pip 来安装：

pip install celery
基本概念

Broker：消息代理，如 RabbitMQ, Redis, 或其他消息队列服务。Celery 通过这个代理来传递任务消息。

Backend：用于存储任务结果的存储系统，如 Redis, Database, 或其他。

Worker：运行在后台的进程，负责执行任务。

示例

  1. 设置 Broker 和 Backend

首先，你需要设置一个消息代理和结果后端。这里以 Redis 为例：

pip install redis

然后，配置你的 Celery 实例：

from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0')

  1. 定义任务

在 Celery 中，任务是通过装饰器 @app.task 定义的：

@app.task
def add(x, y):
return x + y

  1. 启动 Worker

在命令行中启动 worker：

celery -A your_project worker --loglevel=info

将 your_project 替换为包含你的 Celery 实例的文件或模块名。

  1. 调用任务

在另一个 Python 脚本或你的应用中，你可以这样调用任务：

result = add.delay(4, 4) # 使用 .delay() 来异步调用任务
print('Task result:', result.get(timeout=1)) # 获取结果，可以设置超时时间
异步与同步调用

异步调用：使用 .delay() 方法，它会立即返回一个 AsyncResult 对象，你可以稍后获取结果。

同步调用：使用 .apply() 方法，它会阻塞直到任务完成并返回结果。

监控与扩展

Celery 提供了丰富的监控和扩展功能，如 Flower（一个 Celery 的 web 监控工具）和 Celery Beat（用于定期执行任务的工具）。你可以通过以下方式安装并运行 Flower：

pip install flower
celery -A your_project flower

然后访问 http://localhost:5555 查看监控界面。

通过以上步骤，你可以在 Python 应用中实现强大的异步任务处理能力。

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