test pla 需要 app result 正則 無需 邏輯 mark

Celery是基於Python開發的一個分布式任務隊列框架，支持使用任務隊列的方式在分布的機器/進程/線程上執行任務調度

Celery是典型的生產生-消費者模式，主要由三部分組成：broker（消息隊列）、workers（消費者：處理任務）、backend（存儲結果）

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django + celery 實現任務的異步處理
1.Django Web中從一個http請求發起，到獲得響應返回html頁面的流程大致如下：http請求發起 -- http handling（request解析） -- url mapping（url正則匹配找到對應的View） -- 在View中進行邏輯的處理、數據計算（包括調用Model類進行數據庫的增刪改查）--將數據推送到template，返回對應的template/response

同步請求：所有邏輯處理、數據計算任務在View中處理完畢後返回response。在View處理任務時用戶處於等待狀態，直到頁面返回結果
異步請求：View中先返回response，再在後臺處理任務。用戶無需等待，可以繼續瀏覽網站。當任務處理完成時，我們可以再告知用戶
2.建立消息隊列
消息隊列可以使用RabbitMQ、Redis 等
3.安裝django-celery
pip install celery django-celery
4.配置settings.py
import djcelery
djcelery.setup_loader()
BROKER_URL= ‘amqp://guest@localhost//‘
CELERY_RESULT_BACKEND = ‘amqp://guest@localhost//‘
其中，當djcelery.setup_loader()運行時，Celery便會去查看INSTALLD_APPS下包含的所有app目錄中的tasks.py文件，找到標記為task的方法，將它們註冊為celery task
5.在要使用該任務隊列的app根目錄下（比如qv），建立tasks.py
from celery import task@task
br/>@task
result = int(x) + int(y)
return result

在tasks.py中我們就可以編碼實現我們需要執行的任務邏輯，在開始處import task，然後在要執行的任務方法開頭用上裝飾器@task。需要註意的是，與一般的.py中實現celery不同，tasks.py必須建在各app的根目錄下，且不能隨意命名

6.生產任務
在需要執行該任務的View中，通過test.delay的方式來創建任務，並送入消息隊列
def produce():
a =1
b =2
r = test.delay(a,b)
7.啟動work
#先啟動服務器 python manage.py runserver
#再啟動worker python manage.py celery worker -c 4 --loglevel=info

python celery 模塊