#SORA#celery实践1

这次研究celery的Next Step部分。

先创建一个python module：

mkdir proj
cd proj
touch __init__.py

在proj目录中创建celery.py：

from __future__ import absolute_import
from celery import Celery
app = Celery(‘proj‘,
             broker=‘amqp://‘,
             backend=‘amqp://‘,
             include=[‘proj.tasks‘])
# Optional configuration, see the application user guide.
app.conf.update(
    CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES=3600,
    CELERY_TASK_SERIALIZER=‘json‘,
    CELERY_ACCEPT_CONTENT=[‘json‘],
    CELERY_RESULT_SERIALIZER=‘json‘
)
if __name__ == ‘__main__‘:
    app.start()

解析：

1. app=Celery(‘proj‘），命名这个模块为‘proj‘，详细可参考User Guide的Main Name部分
2. broker=‘amqp://‘，指定broker，这里用的是rabbitmq。因为rabbitmq默认的用户为guest（密码为guest），你也可以这样写：amqp://[email protected]//
3. backend=‘amqp://‘,指定一个backend，若需要检查worker执行任务完成后的返回内容，你必须设置一个backend
4. app.conf.update（....）,在该程序中修改相关配置，最佳实践是把配置放到一个独立的文件中。修改的内容是当使用amqp为backend时，result保存的时间。这里好像用的是秒为单位
5. include[]是为了指定要导入的文件

备注：默认情况下，celery使用pickle作为payload，我测试时用的是root用户，会提示有安全问题，而不予执行。因而我需要配置CELERY_TASK_SERIALIZER，CELERY_ACCEPT_CONTENT，CELERY_RESULT_SERIALIZER为json。（另外请参考我的另一篇blog：http://my.oschina.net/hochikong/blog/393270

同一目录中，创建tasks.py:

from __future__ import absolute_import
from proj.celery import app
@app.task
def add(x, y):
    return x + y
@app.task
def mul(x, y):
    return x * y
@app.task
def xsum(numbers):
    return sum(numbers)

启动worker：

celery -A proj worker -l info

提示如下：

可以看到：

RuntimeWarning: You are running the worker with superuser privileges, which is
absolutely not recommended!

其他相关解析请参考celery文档。

在本机传递任务给worker（新开一个终端）：

[email protected]:~/celeryapp# ls
cagent.py  cagent.pyc  config.py  config.pyc  proj  test.py

可以看到proj这个目录

进入python解释器：

[email protected]:~/celeryapp# python
Python 2.7.6 (default, Mar 22 2014, 22:59:56) 
[GCC 4.8.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from proj.agent import add             #我的tasks.py重命名为agent.py
>>> res = add.delay(2,5)
>>>

注意import的形式：因为具体的函数保存在tasks.py（我的是agent.py），所以import的方法应为：module.path:attribute（具体见celery对于import的解释）

我们调用delay(2,5)执行add函数（也可以使用apply_async(),但参数需要放在元组里传入），传入的参数分别是2和5，返回一个对象res

>>> res
<AsyncResult: c08c72ed-8566-4025-b7f5-6ea5a9137966>

调用get()方法获取运算结果：

>>> res.get()
7

注意，如果任务执行的时间很久，get()需要设置timeout,例如：get(timeout=1)

获取运算任务的信息：

>>> res.state
u‘SUCCESS‘

返回一个unicode字符串SUCCESS

我们看看另一个终端，即启动worker那个：

[2015-04-04 14:41:29,772: INFO/MainProcess] Received task: proj.agent.add[60eea8f6-0b6a-4bb4-909f-60a377936dcc]
[2015-04-04 14:41:29,798: INFO/MainProcess] Task proj.agent.add[60eea8f6-0b6a-4bb4-909f-60[2015-04-04 15:05:38,847: INFO/MainProcess] Received task: proj.agent.add[c08c72ed-8566-4025-b7f5-6ea5a9137966]
[2015-04-04 15:05:38,867: INFO/MainProcess] Task proj.agent.add[c08c72ed-8566-4025-b7f5-6ea5a9137966] succeeded in 0.0136815000001s: 7

可以看到任务执行的信息。

要关闭worker，直接按Ctrl+C即可