简单说就是 share_task 不需要绑定到具体的 celery app 实例, >@shared_task将为每个应用程序创建任务的独立实例,从而使任务可重用 这个就是说,你的 任务和 celery 应用是解耦的。大概是这样, 你的任务也可以直接在其他项目中使用。和本身dj 项目没关系? 简书的文章,翻译的官方的celery 使用 django 显示@share_...
celery -A celery_task worker -l info task和share_task的区别 django-celery中有两个装饰函数。一个是@task,另一个是@share_task。两者区别在于,前者只能自己这个APP使用。后者是一个全局的配置,多个初始化的APP都可以使用。 task 装饰函数,将函数当成celery的任务函数 import time from celery import Celery br...
fromsite_celery.mainimportappfromceleryimportshared_taskimporttime@app.task(name='task2')defmul(x,y):time.sleep(2)print("The btest_mul task has been run , result is :%s!"%str(x*y))returnx*y# 做定时任务@app.task(name='schedule_add')defshare_add(x,y):time.sleep(2)print("---定...
上面只是我简单实现的一个功能,后面的可以根据这个思路继续往下进行,我们在tasks.py中定义了一个函数,并且用@share_task进行装饰,之后启动 celery即可。 通过这个问题,我们需要重点说明一下,我们无法将一个方法类中的某个函数变成异步,celery执行的是异步的任务,所以我们需要将执行这项任务所需的所有方法以及参数,封装...
strategy=strategies[type_]KeyError:'apps.share.tasks.post_to_beiqia' 错误原因分析 本机有多个 django 项目,另外个项目也是用过 celery,“apps.share.tasks.post_to_beiqia”是另一个 django 项目的 task,所以说是 celery 找到了另外个项目的任务了,为什么能找到,猜想是 中间人是同一个(同 redis 同库),...
celery.conf.task_default_routing_key = SERVER_TYPE +'.task'celery.conf.broker_connection_options = {'broker_pool_limit':0} celery.conf.broker_transport_options = {'confirm_publish':True} app.extensions["celery"] = celeryreturncelery
frommyapp.celeryimportcelery@celery.taskdefblabla():pass What else... I run my celery task viaapply_asyncprovidingetaargument. Tried tons of ways but the celery fixtures do not affect how things work and the task call goes to actual redis instance and is picked by a worker in a ...
header_scan_task.s(web_information).set(queue='fast_queue') ], body=web_security_scan_finished.si().set(queue='fast_queue'), immutable=True)() return 扫描运行得很好(这些扫描有一个指示成功的body函数),但大多数时候我在回调时都会遇到超时错误 on_demand_scan_finished 被称为。你知道会发生什么...
fromtutorial.tasksimport*task_mail.delay() 執行後, 你會發現 celery 的 terminal 會顯示一些資訊, celery 有非常多Signals可以使用, @signals.task_prerun.connectdefprerun_task_mail(task_id,task,*args,**kwargs):print(f"task_id:{task_id}, task:{task}")print("prerun_task_mail ...")@signals...
I also had a similar issue after upgrading to 4.2. We noticed that everytime that we restarted the workers, some of them would randomly "hang". Rabbitmq would still report that a worker was connected to it but the worker wouldn't process any task until restarted again. ...