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使用celery执行Django串行异步任务的方法步骤
脚本专栏 2024/9/21 佚名
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前言

Django项目有一个耗时较长的update过程，希望在接到请求运行update过程的时候，Django应用仍能正常处理其他的请求，并且update过程要求不能并行，也不能漏掉任何一个请求

使用celery的solo模式解决

安装redis

https://github.com/microsoftarchive/redis/releases

下载.msi文件安装，会直接将redis注册为windows服务

安装celery与redis依赖

pip install celery
pip indatll redis

一个celery应用

# celery_test.py
import time

from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='redis://127.0.0.1:6379/0')


@app.task
def add(x, y):
 time.sleep(5)
 return x + y

启动celery服务

celery -A celery_test.app worker --pool=solo -l info

查看完整的命令行参数列表

celery worker --help

对celery启动命令的解释

  • '-A' 是一个全局配置，定义了APP的位置
  • '--pool' 是POOL的配置，默认是prefork(并发)，选择solo之后，发送的任务不会被并发执行，在worker执行任务过程中，再次发送给worker的任务会排队，执行完一个再执行另一个
  • '-l' 是WORKER的配置，定义了log级别

调用任务

> from celery_test import add
> add.delay(4,4)

因为启动了solo模式，因此，可以看到在一个add没有执行完前，即使再次发送执行add的任务，celery worker也会等到前一个任务执行完才去执行下一个

与Django结合

在装载celery应用前先setup django

import time
import os
import django
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "demo.settings")
django.setup()

from celery import Celery

from django_app.update import update

app = Celery('tasks', broker='redis://127.0.0.1:6379/0', backend='redis://127.0.0.1:6379/0')

@app.task
def update_task():
 update()

然后在views中调用task就可以了。

from celery_test import update_task
def update_api(request):
 if request.method == "GET":
  update_task.delay()
  return HttpResponse(status=status.HTTP_200_OK)

执行过程中，程序的print信息会作为celery warning，报错信息会作为celery error

日志

在启动应用的时候指定日志文件路径

-f log_path

不设置这个参数的时候，日志默认输出到控制台

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。

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一句话新闻
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/9/21

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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