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)...
>>> add.delay(4,4) # 使用 delay() 方法来调用任务,这是 apply_async() 方法的快捷方式,该方法允许你更好地控制任务执行(异步执行)。 # 这个任务已经由之前启动的职程(worker)执行,可以查看职程的控制台输出来验证。 PS:调用任务会返回一个 AsyncResult 实例,可用于检查任务的状态,等待任务完成或获取返回...
1.result = add.delay(1, 2):这是apply_async方法的别名,但接受的参数较为简单; 2.result = add.apply_async(args=[1, 2], kwargs={'countdown':5, 'expires':60}) 3.result = celeryapp.send_task('task.add', args=[1, 2]):可以发送未被注册的异步任务,即没有被celery.task装饰的任务; a...
add 是我们需要执行的异步任务的函数名 delay 是异步任务执行的特有方法,这个其实是 apply_async() 函数的简便写法,不带任何参数,apply_async() 除了可以实现异步任务的功能,还可以指定多少时间后执行,比如说二十秒后执行,这个在后面的笔记中我们再介绍。 而异步任务的返回我们这里用 res 来定义,它是一个包含了这...
# 现在我们使用apply_async定时执行 # 首先我们要先给task一个执行任务的时间 import datetime, time # 获取当前时间 此时间为东八区时间 ctime=time.time() # 将当前的东八区时间改为 UTC时间 注意这里一定是UTC时间,没有其他说法 utc_time=datetime.datetime.utcfromtimestamp(ctime) ...
参数基本和apply_async一样,但是send_task在发送时不会检查函数(task.add)是否存在,即使为空也会发送成功。 apply_async() | send_task()的函数: <b>countdown</b>:设置该任务等待一段时间后再执行,单位为s <b>eta</b>:定义任务开始的时间,eta = time.time() + 10 ...
r = task.apply_async() r.ready() # 查看任务状态,返回布尔值, 任务执行完成, 返回 True, 否则返回 False. r.wait() # 会阻塞等待任务完成, 返回任务执行结果,很少使用; r.get(timeout=1) # 获取任务执行结果,可以设置等待时间,如果超时但任务未完成返回None; ...
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...
s(2, 2).apply_async() group 组,也是一种签名,其中包含应并行应用的任务列表。 您可以轻松创建一组任务以并行执行: >>> from celery import group >>> res = group(add.s(i, i) for i in range(10))() >>> res.get(timeout=1) [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] chain 链...
'default_timeout': 60 * 60 } } # 在原本没有参数的⾥⾯加上base @celery.task(base=QueueOnce)def slow_task():sleep(30)return "Done!"要确定配置，需要取决于使⽤哪个backend进⾏锁定，查看Backends 在后端，这将覆盖apply_async和delay。它不影响直接调⽤任务。在运⾏任务时，celery_once检查...