Django中使用Celery的教程详解

框架(架构)  /  管理员 发布于 7年前   328

Django教程

Python下有许多款不同的 Web 框架。Django是重量级选手中最有代表性的一位。许多成功的网站和APP都基于Django。
Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。
Django遵守BSD版权，初次发布于2005年7月, 并于2008年9月发布了第一个正式版本1.0 。
Django采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。

一、前言

　　Celery是一个基于python开发的分布式任务队列，如果不了解请阅读笔者上一篇博文Celery入门与进阶，而做python WEB开发最为流行的框架莫属Django，但是Django的请求处理过程都是同步的无法实现异步任务，若要实现异步任务处理需要通过其他方式（前端的一般解决方案是ajax操作），而后台Celery就是不错的选择。倘若一个用户在执行某些操作需要等待很久才返回，这大大降低了网站的吞吐量。下面将描述Django的请求处理大致流程（图片来源于网络）：

请求过程简单说明：浏览器发起请求-->请求处理-->请求经过中间件-->路由映射-->视图处理业务逻辑-->响应请求(template或response)

二、配置使用

　　celery很容易集成到Django框架中，当然如果想要实现定时任务的话还需要安装django-celery-beta插件，后面会说明。需要注意的是Celery4.0只支持Django版本>=1.8的，如果是小于1.8版本需要使用Celery3.1。

配置

　　新建立项目taskproj,目录结构（每个app下多了个tasks文件，用于定义任务）：

taskproj├── app01│ ├── __init__.py│ ├── apps.py│ ├── migrations│ │ └── __init__.py│ ├── models.py│ ├── tasks.py│ └── views.py├── manage.py├── taskproj│ ├── __init__.py│ ├── settings.py│ ├── urls.py│ └── wsgi.py└── templates

在项目目录taskproj/taskproj/目录下新建celery.py:

#!/usr/bin/env python3# -*- coding:utf-8 -*-# Author:wdfrom __future__ import absolute_import, unicode_literalsimport osfrom celery import Celeryos.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'taskproj.settings') # 设置django环境app = Celery('taskproj')app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY') # 使用CELERY_ 作为前缀，在settings中写配置app.autodiscover_tasks() # 发现任务文件每个app下的task.pytaskproj/taskproj/__init__.py：from __future__ import absolute_import, unicode_literalsfrom .celery import app as celery_app__all__ = ['celery_app']taskproj/taskproj/settings.pyCELERY_BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置，使用Redis作为消息中间件CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redisCELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

进入项目的taskproj目录启动worker：

celery worker -A taskproj -l debug

定义与触发任务

　　任务定义在每个tasks文件中，app01／tasks.py：

from __future__ import absolute_import, unicode_literalsfrom celery import shared_task@shared_taskdef add(x, y): return x + y@shared_taskdef mul(x, y): return x * y

视图中触发任务

from django.http import JsonResponsefrom app01 import tasks# Create your views here.def index(request,*args,**kwargs): res=tasks.add.delay(1,3) #任务逻辑 return JsonResponse({'status':'successful','task_id':res.task_id})

访问http://127.0.0.1:8000/index

若想获取任务结果，可以通过task_id使用AsyncResult获取结果,还可以直接通过backend获取：

扩展

　　除了redis、rabbitmq能做结果存储外，还可以使用Django的orm作为结果存储，当然需要安装依赖插件，这样的好处在于我们可以直接通过django的数据查看到任务状态，同时为可以制定更多的操作，下面介绍如何使用orm作为结果存储。

1.安装

pip install django-celery-results

2.配置settings.py，注册app

INSTALLED_APPS = ( ..., 'django_celery_results',)

4.修改backend配置，将redis改为django-db

#CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redisCELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db' #使用django orm 作为结果存储

5.修改数据库

python3 manage.py migrate django_celery_results

此时会看到数据库会多创建：

 

当然你有时候需要对task表进行操作，以下源码的表结构定义：

class TaskResult(models.Model): """Task result/status.""" task_id = models.CharField(_('task id'), max_length=255, unique=True) task_name = models.CharField(_('task name'), null=True, max_length=255) task_args = models.TextField(_('task arguments'), null=True) task_kwargs = models.TextField(_('task kwargs'), null=True) status = models.CharField(_('state'), max_length=50,        default=states.PENDING,        choices=TASK_STATE_CHOICES        ) content_type = models.CharField(_('content type'), max_length=128) content_encoding = models.CharField(_('content encoding'), max_length=64) result = models.TextField(null=True, default=None, editable=False) date_done = models.DateTimeField(_('done at'), auto_now=True) traceback = models.TextField(_('traceback'), blank=True, null=True) hidden = models.BooleanField(editable=False, default=False, db_index=True) meta = models.TextField(null=True, default=None, editable=False) objects = managers.TaskResultManager() class Meta:  """Table information."""  ordering = ['-date_done']  verbose_name = _('task result')  verbose_name_plural = _('task results') def as_dict(self):  return {   'task_id': self.task_id,   'task_name': self.task_name,   'task_args': self.task_args,   'task_kwargs': self.task_kwargs,   'status': self.status,   'result': self.result,   'date_done': self.date_done,   'traceback': self.traceback,   'meta': self.meta,  } def __str__(self):  return '<Task: {0.task_id} ({0.status})>'.format(self)

三、Django中使用定时任务

　　如果想要在django中使用定时任务功能同样是靠beat完成任务发送功能，当在Django中使用定时任务时，需要安装django-celery-beat插件。以下将介绍使用过程。

安装配置

1.beat插件安装

pip3 install django-celery-beat

2.注册APP

INSTALLED_APPS = [ ....  'django_celery_beat',]

3.数据库变更

python3 manage.py migrate django_celery_beat

4.分别启动woker和beta

celery -A proj beat -l info --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler #启动beta 调度器使用数据库celery worker -A taskproj -l info #启动woker

5.配置admin

urls.py

# urls.pyfrom django.conf.urls import urlfrom django.contrib import adminurlpatterns = [ url(r'^admin/', admin.site.urls),]

6.创建用户

python3 manage.py createsuperuser

7.登录admin进行管理（地址http://127.0.0.1:8000/admin）并且还可以看到我们上次使用orm作为结果存储的表。

http://127.0.0.1:8000/admin/login/?next=/admin/

 使用示例：

查看结果：

二次开发

　　django-celery-beat插件本质上是对数据库表变化检查，一旦有数据库表改变，调度器重新读取任务进行调度，所以如果想自己定制的任务页面，只需要操作beat插件的四张表就可以了。当然你还可以自己定义调度器，django-celery-beat插件已经内置了model，只需要进行导入便可进行orm操作，以下我用django reset api进行示例：

settings.py

INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', 'app01.apps.App01Config', 'django_celery_results', 'django_celery_beat', 'rest_framework',]

urls.py

urlpatterns = [ url(r'^admin/', admin.site.urls), url(r'^index$', views.index), url(r'^res$', views.get_res), url(r'^tasks$', views.TaskView.as_view({'get':'list'})),]

views.py

from django_celery_beat.models import PeriodicTask #倒入插件modelfrom rest_framework import serializersfrom rest_framework import paginationfrom rest_framework.viewsets import ModelViewSetclass Userserializer(serializers.ModelSerializer): class Meta:  model = PeriodicTask  fields = '__all__'class Mypagination(pagination.PageNumberPagination): """自定义分页""" page_size=2 page_query_param = 'p' page_size_query_param='size' max_page_size=4class TaskView(ModelViewSet): queryset = PeriodicTask.objects.all() serializer_class = Userserializer permission_classes = [] pagination_class = Mypagination

访问http://127.0.0.1:8000/tasks如下：

总结

以上所述是小编给大家介绍的Django中使用Celery的教程详解，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对站的支持！