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详解Python Celery和RabbitMQ实战教程

程序员文章站 2022-06-25 14:42:31
前言celery是一个异步任务队列。它可以用于需要异步运行的任何内容。rabbitmq是celery广泛使用的消息代理。在本这篇文章中,我将使用rabbitmq来介绍celery的基本概念,然后为一个...

前言

celery是一个异步任务队列。它可以用于需要异步运行的任何内容。rabbitmq是celery广泛使用的消息代理。在本这篇文章中,我将使用rabbitmq来介绍celery的基本概念,然后为一个小型演示项目设置celery 。最后,设置一个celery web控制台来监视我的任务

基本概念

  来!看图说话:

详解Python Celery和RabbitMQ实战教程

broker
broker(rabbitmq)负责创建任务队列,根据一些路由规则将任务分派到任务队列,然后将任务从任务队列交付给worker

consumer (celery workers)
consumer是执行任务的一个或多个celery workers。可以根据用例启动许多workers

result backend
后端用于存储任务的结果。但是,它不是必需的元素,如果不在设置中包含它,就无法访问任务的结果

安装celery

  首先,需要安装好celery,可以使用pypi

pip install celery

选择一个broker:rabbitmq

  为什么我们需要broker呢?这是因为celery本身并不构造消息队列,所以它需要一个额外的消息传输来完成这项工作。这里可以将celery看作消息代理的包装器

实际上,也可以从几个不同的代理中进行选择,比如rabbitmq、redis或数据库(例如django数据库)

在这里使用rabbitmq作为代理,因为它功能完整、稳定,celery推荐使用它。由于演示我的环境是在mac os中,安装rabbitmq使用homebrew即可:

brew install rabbitmq
#如果是ubuntu的话使用apt-get安装

启动rabbitmq

  程序将在/usr/local/sbin中安装rabbitmq,虽然有些系统可能会有所不同。可以将此路径添加到环境变量路径,以便以后方便地使用。例如,打开shell启动文件~/.bash_profile添加:

path=$path:/usr/local/sbin

现在,可以使用rabbitmq-server命令启动我们的rabbitmq服务器。检查rabbitmq服务器成功启动,将看到类似的输出:

详解Python Celery和RabbitMQ实战教程

为celery配置rabbitmq

  rabbitmq使用celery之前,需要对rabbitmq进行一些配置。简单地说,我们需要创建一个虚拟主机和用户,然后设置用户权限,以便它可以访问虚拟主机

# 添加用户跟密码
$ rabbitmqctl add_user test test123
# 添加虚拟主机
$ rabbitmqctl add_vhost test_vhost
# 为用户添加标签
$ rabbitmqctl set_user_tags test test_tag
# 设置用户权限
$ rabbitmqctl set_permissions -p test_vhost test ".*" ".*" ".*"

敲黑板!rabbitmq中有三种操作:配置、写入和读取

上面命令末尾的字符串表示用户test将拥有所有配置、写入和读取权限

演示项目

现在让我们创建一个简单的项目来演示celery的使用

详解Python Celery和RabbitMQ实战教程

celery.py中添加以下代码:

from __future__ import absolute_import
from celery import celery

app = celery('test_celery',
broker='amqp://test:test123@localhost/test_vhost',
backend='rpc://',
include=['test_celery.tasks'])

在这里,初始化了一个名为app的celery实例,将用于创建一个任务。celery的第一个参数只是项目包的名称,即“test_celery”。

broker参数指定代理url,对于rabbitmq,传输是amqp。

后端参数指定后端url。celery中的后端用于存储任务结果。因此,如果需要在任务完成时访问任务的结果,应该为celery设置一个后端。

rpc意味着将结果作为amqp消息发送回去,这对本次演示来说是一种可接受的格式

include参数指定了在celery工作程序启动时要导入的模块列表。我们在这里添加了tasks模块,以便找到我们的任务。

tasks.py这个文件中,定义了我们的任务add_longtime:

from __future__ import absolute_import
from test_celery.celery import app
import time

@app.task
def add_longtime(a, b):
  print 'long time task begins'
  # sleep 5 seconds
  time.sleep(5)
  print 'long time task finished'
  return a + b

可以看到,导入了在前面的celery模块中定义的应用程序,并将其用作任务方法的装饰器。另外注意!app.task只是一个装饰器。此外,我们在add_longtime任务中休眠5秒,以模拟一个耗时较长的task

在设置好celery之后,我们需要开始运行任务,它包含在runs_tasks.py:

from .tasks import add_longtime
import time

if __name__ == '__main__':
  result = add_longtime.delay(1,2)
	#此时,任务还未完成,它将返回false
  print 'task finished? ', result.ready()
  print 'task result: ', result.result
  # 延长到10秒以确保任务已经完成
  time.sleep(10)
  # 现在任务完成,ready方法将返回true
  print 'task finished? ', result.ready()
  print 'task result: ', result.result

这里,我们使用delay方法调用任务add_longtime,如果我们想异步处理任务,就需要使用delay方法。此外,保存任务的结果并打印一些信息。如果任务已经完成,ready方法将返回true,否则返回false。result属性是任务的结果,如果任务尚未完成,则返回none。

启动celery

现在,可以使用下面的命令启动celery(注:在项目文件夹中运行):

celery -a test_celery worker --loglevel=info

celery成功连接到rabbitmq,你会看到这样的东西:

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运行任务

再项目文件中输入以下命令运行它:

python -m test_celery.run_tasks

查看celery控制台,看到运行任务:

[2020-05-15 17:15:21,508: info/mainprocess]
received task: test_celery.tasks.add_longtime[25ba9c87-69a7-4383-b983-1cefdb32f8b3]
[2020-05-15 17:15:21,508: warning/worker-3] long time task begins
[2020-05-15 17:15:31,510: warning/worker-3] long time task finished
[2020-05-15 17:15:31,512: info/mainprocess]
task test_celery.tasks.add_longtime[25ba9c87-69a7-4383-b983-1cefdb32f8b3] succeeded in 15.003732774s: 3

当celery收到一个任务,它打印出任务名称与任务id(在括号中):

received task: test_celery.tasks.add_longtime[7d942984-8ea6-4e4d-8097-225616f797d5]

在这一行下面是我们的任务add_longtime打印的两行,时间延迟为5秒:

long time task begins
long time task finished

最后一行显示我们的任务在5秒内完成,任务结果为3:

task test_celery.tasks.add_longtime[7d942984-8ea6-4e4d-8097-225616f797d5] succeeded in 5.025242167s: 3

在当前控制台中,您将看到以下输出:

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实时监控celery

flower是一款基于网络的celery实时监控软件。使用flower,可以轻松地监视任务进度和历史记录

使用pip来安装flower:

pip install flower

要启动flower web控制台,需要运行以下命令:

celery -a test_celery flower

flower将运行具有默认端口5555的服务器,可以通过http://localhost:5555访问web控制台

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