apply_async是Celery中用于异步执行任务的方法。它允许你将任务发送到消息队列中,由Celery worker异步处理。相比delay方法,apply_async提供了更多的配置选项,如任务超时、重试策略等。 2. time_limit参数的作用和预期行为 time_limit参数用于指定任务的执行时间限制(以秒为单位)。如果任务在指定的时间内未完成,Celery将...
调用异步任务有三种方法,前面我们使用的是task.delay(),这是apply_async方法的别名,但接受的参数较为简单 第二种 我们常用的是task.apply_async(args=[arg1,args],kwargs={key:value}):可以接受复杂的参数 这种可以接收的参数有: task_id:为任务分配唯一id,默认是uuid countdown:设置该任务等待一段时间在执行,...
调用异步任务有三种方法,前面我们使用的是task.delay(),这是apply_async方法的别名,但接受的参数较为简单 第二种 我们常用的是task.apply_async(args=[arg1,args],kwargs={key:value}):可以接受复杂的参数 这种可以接收的参数有: task_id:为任务分配唯一id,默认是uuid countdown:设置该任务等待一段时间在执行,...
task.delay(args1,args2,kwargs=value_1,kwargs2=value_2) 2、apply_async delay 实际上是 apply_async 的别名, 还可以使用如下方法调用, 但是 apply_async 支持更多的参数: 代码语言:javascript 复制 task.apply_async(args=[arg1,arg2],kwargs={key:value,key:value}) 支持参数: 1、countdown : 等待...
/* async 函数的每一步,都是用 try catch 执行的,一旦有错,立刻 reject */ try { let next = nextF(); } catch(err) { return reject(e); } /* async 执行完最后一步,return 的值会作为成功回调参数 */ if (next.done) { return resolve(next.value); ...
apply_async支持常用参数: eta:指定任务执行时间,类型为datetime时间类型; countdown:倒计时,单位秒,浮点类型; expires:任务过期时间,如果任务在超过过期时间还未执行则回收任务,浮点类型获取datetime类型; retry:任务执行失败时候是否尝试,布尔类型。; serializer:序列化方案,支持pickle、json、yaml、msgpack; ...
python celery apply_async 获取任务执行状态 安装celery pip install Celery 1. 任务队列是一种跨线程、跨机器工作的一种机制. 任务队列中包含称作任务的工作单元。有专门的工作进程持续不断的监视任务队列,并从中获得新的任务并处理. celery通过消息进行通信,通常使用一个叫Broker(中间人)来协client(任务的发出者)...
name:默认的任务名是一个uuid,我们可以通过 name 参数指定任务名,当然这个 name 就是 apply_async 的参数 name。如果在 apply_async 中指定了,那么以 apply_async 指定的为准; bind:一个 bool 值,表示是否和任务工厂进行绑定。如果绑定,任务工厂会作为参数传递到方法中; ...
Celery提供了2种以异步方式调用任务的方法,delay和apply_async方法,如下所示: # 方法一:delay方法task_name.delay(args1,args2,kwargs=value_1,kwargs2=value_2) # 方法二: apply_async方法,与delay类似,但支持更多参数task.apply_async(args=[arg1,arg2],kwargs={key:value,key:value}) ...
task.apply_async(args=[arg1, arg2], kwargs={key:value, key:value}) 支持的参数 : countdown : 等待一段时间再执行. add.apply_async((2,3), countdown=5) eta : 定义任务的开始时间. add.apply_async((2,3), eta=now+tiedelta(second=10)) ...