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本文来源gao@!dai!ma.com搞$$代^@码网*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搞代码。
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转载请注明原文链接：使用celery执行Django串行异步任务的方法步骤
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