一、原理
Celery是基于Python开发的一个分布式任务队列框架，支持使用任务队列的方式在分布的机器/进程/线程上执行任务调度。它是Python写的库，但是它实现的通讯协议也可以使用ruby，php，javascript等调用。异步任务除了消息队列的后台执行的方式，还是一种则是定时计划任务。
Celery 是一个强大的分布式任务队列，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务（async task）和定时任务（crontab）。它的架构组成如下图
组件：
1、任务（tasks）--用户定义的函数，用于实现用户的功能，比如执行一个耗时很长的任务
2、中间介（Broker）--用于存放tasks的地方，但是这个中间介需要解决一个问题，就是可能需要存放非常非常多的tasks，而且要保证Worker能够从这里拿取
3、执行者（Worker）--用于执行tasks，也就是真正调用我们在tasks中定义的函数
4、存储（Backend）--把执行tasks返回的结果进行存储，以供用户查看或调用
二、实现过程
1.环境安装（RabbitMQ/Redis、Celery、django-celery、flower）
2.创建工程
红圈为本工程所需：
web_order下面需要修改的文件：celery.py、__init__.py、settings文件
web_test下面需要修改的文件：tasks.py文件、longTask.py文件
3.修改文件过程
1）修改settings.py。在settings的最后加上如下代码：
1 # CELERY SETTING
2 BROKER_URL = ‘redis://localhost:6379‘ #指定消息中间件
3 CELERY_RESULT_BACKEND = ‘redis://localhost:6379‘ ##指定结果存储位置为本地数据库
4 CELERY_ACCEPT_CONTENT = [‘application/json‘] #
5 CELERY_TASK_SERIALIZER = ‘json‘
6 CELERY_RESULT_SERIALIZER = ‘json‘
7 CELERY_TIMEZONE = ‘Asia/Shanghai‘
8 CELERY_IMPORTS = ("web_test.tasks") #注册任务，
2）__init__ 文件。
#绝对导入，以免celery和标准库中的celery模块冲突 from __future__ import absolute_import # This will make sure the app is always imported when # Django starts so that shared_task will use this app. #以下导入时为了确保在Django启动时加载app，shared_task在app中会使用到 from .celery import app as celery_app __all__ = [‘celery_app‘]
3）celery文件
from __future__ import absolute_import,unicode_literals
import os
from celery import Celery
from django.conf import settings
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "web_order.settings") # 设置celery可以在命令行中使用
app = Celery(‘web_order‘) # 创建app实例
# app = Celery(‘tcelery‘, backend=‘redis://localhost:6379/0‘, broker=‘redis://localhost:6379/0‘)
app.conf.CELERY_IGNORE_RESULT = False # 结果不忽略
# app.conf.CELERY_RESULT_BACKEND = ‘redis://localhost:6379/0‘ #结果保存在redis中
app.config_from_object(‘django.conf:settings‘) # 从文件中加载实例
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS) # 自动加载tasks，注意：他会去app下面查找tasks.py文件，所以我们必须将task放在tasks.py文件中
4）longTasks.py
from django.http import JsonResponse
import json
from .tasks import test #导入异步任务的方法
def sendlongtask(request):
#由此处调用test方法，执行异步命令
run_res = test(sh, userIp, username)
return JsonResponse("执行成功", safe=False)
5）Tasks.py
from celery import shared_task
@shared_task
def test(x, y):
return (x+y)
4.启动Django和celery
在项目根目录执行：
python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
python manage.py celery worker -c 4 --loglevel=info
5.另外，Celery提供了一个工具flower，将各个任务的执行情况、各个worker的健康状态进行监控并以可视化的方式展现，如下图所示：
Django下实现的方式如下：
1.） 安装flower:
pip install flower
2.） 启动flower（默认会启动一个webserver，端口为5555）:
python manage.py celery flower
3.） 进入http://localhost:5555即可查看。
6.python3踩过的坑：python3.7与celery不兼容
1.出现这个错误时，需要将报错文件中所有的async改为asynchronous或者其他变量名即可。
执行下面的脚本也可快速修改
TARGET=/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/celery/backends
cd $TARGET
if [ -e async.py ]
then
mv async.py asynchronous.py
sed -n ‘s/async/asynchronous/g‘ redis.py
sed -n ‘s/async/asynchronous/g‘ rpc.py
fi
运行后，你会发现celery可以正常使用了
2.将python版本降到3.6及以下，celery也可正常使用。
原文地址：https://www.cnblogs.com/weisunblog/p/12275261.html