Django定時器Celery+Redis（一）Celery安裝使用
前言
開發Django也有一段時間了，在最近的專案遇到了需要使用定時器的需求：在每天的00:00需要對每個使用者的當天消費資料進行統計。這時候就需要用到定時任務，加上使用的Django開發，所以選擇了Celery。
Celery是一個基於python開發的分散式任務佇列框架，可以使用任務佇列的方式在分散式的機器上執行任務排程。譯名為：芹菜，不知道和分散式任務佇列MQ有何關聯。其主要包含：
- Broker：傳送和接收MQ佇列任務訊息的方案，常用是RabbitMQ和Redis，還有Amazon SQS、Zookeeper
- Workers：處理任務的苦力，每個worker就相當於一個程序，可以有很多個worker
- Beat：任務安排，制定任務，定時管理，可以理解為管理worker工作的
- Backend：儲存處理結果的後端
環境
- system：Ubuntu 16.04
- python：Python 3.5.2
- celery：4.2.0
- redis：2.10.6
安裝
sudo pip3 install celery==4.2.0
sudo pip3 install redis==2.10.6
安裝完以上環境後，預設安裝完Redis後便已開啟了Redis的服務，不過你還是可以用命令來啟動。
sudo redis-server
啟動成功後你會看到下面部分內容，意思是Redis服務已經在6379埠上準備好了，等待連線開工!
簡單使用
首先建立一個celery測試資料夾，然後在這個資料夾中建立一個tasks.py檔案和test.py檔案，目錄結構如下：
celery/
|-- __init__.py
|-- tasks.py
|-- test.py
from celery import Celery
# 建立Celery例項，我們稱之為Celery應用程式或簡稱app。這個例項是Celery中執行的所有操作的入口點，例如建立任務和管理工作程式
# 因此其他模組必須可以匯入它。第一個引數是Celery當前模組的名稱。第二個引數是broker關鍵字引數，指定要使用的訊息代理的URL。
# 這裡改為使用redis，預設使用的是RabbitMQ。
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
# 這裡定義了一個加法的任務，並使用@app.task來註冊任務
@app.task
def add(x, y):
return x + y
# 引入註冊的任務
from tasks import add
# 要排程celery任務，需要使用該delay()方法。這是排程任務的便捷快捷方式，apply_async()可以更好地控制任務執行：
add.delay(4, 5)
在celery目錄下（注意目錄不能錯，進入到新建的celery資料夾內）開啟終端，執行如下命令啟動worker：
sudo celery -A tasks worker -l info
sudo python3 test.py
回去看剛才的終端會出現，其中顯示了任務tasks.add執行的結果：
結語
至此，本篇博文基本結束了，簡單回顧一下過程，首先安裝好環境後啟動redis-server，然後建立celery資料夾編寫celery應用程式和任務tasks.py，再編寫執行任務排程的test.py檔案，啟動celery的worker（celery的苦力，一個程序，等待別人發起執行任務的命令），然後排程任務，執行test.py，讓worker工作，worker工作後得到結果4+5=9，這就是這個簡單使用的整個過程。
注意
1. 在執行sudo celery -A tasks worker -l info的時候加上了sudo，原因是由於安裝celery的時候也加了sudo，所以celery是安裝在root使用者下，你當前的使用者就沒有celery，執行celery -A tasks worker -l info可能會報bash: /usr/local/bin/celery: 沒有那個檔案或目錄的錯誤。
2. sudo celery -A tasks worker -l info的tasks指的是執行的module檔案的名字，不是建立celery例項的名稱（執行這個就會把tasks.py檔案當做module注入臨時的系統環境裡，這樣後面我們就可以匯入這個模組了from tasks import *，所以下面的第三條匯入add函式的時候不會出錯）。也就是說把例項改為app = Celery('command', broker='redis://localhost:6379/0')也是可以的。
3. 在test.py檔案中如果你在IDE中開啟celery目錄下的檔案發現from tasks import add會報錯，不用管，執行不會出錯，在執行celery例項的時候tasks這個module已經註冊到臨時系統環境裡，我們現在可以在任意程序裡隨時使用這個module下的任何函式。
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