在Flask中使用Celery可以实现异步任务处理,提高应用程序的性能和灵活性。以下是Flask中集成Celery的基本步骤和示例代码: 1. 安装必要的库 首先,确保你已经安装了Flask和Celery。如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装: bash pip install Flask Celery 2. 初始化Celery实例 在Flask应用程序中,你需要在某个地方初始...
因为我们的使用了工厂函数来创建Flask实例,为了确保celery运行时包含Flask上下文,这里建立一个工厂函数来创建Celery实例。 2.创建后台任务 vv/app/main/tasks.py: 在main文件夹下新建一个tasks.py文件,来存放需要异步执行的耗时任务,首先通过工厂函数make_celery创建Celery实例,后台任务其实就是一个函数,把要执行的动作...
这样Celery项目目录结构就已经做好了然后再 my_celery中调用 my_celery.py PS:启动Worker的时候无需再使用文件启动,直接启动你的Celery_task目录就行了 celery worker -A Celery_task -l INFO -P eventlet 这样celery就可以自动的去检索当前目录下所有的task了,通过Include这个参数逐一去寻找 5.Celery定时任务 我们...
打开cmd终端,然后输入以下命令即可运行Celery: celery -A app.celery worker --loglevel=info -P gevent 其中的celery -A是固定写法,app代表我的app.py模块,celery代表我的app.py中的celery对象,--loglevel代表日志级别,如果在windows上,还需要使用-P gevent参数,并且需要通过pip安装gevent库。以上即成功运行了Cel...
celery -A app.celeryworker --loglevel=info 启动Flask 应用 在另一个终端窗口中,运行 Flask 应用: python app.py 测试API 可以使用 Postman 或 curl 来测试我们的 send-email 路由。例如,使用 curl 发送请求: curl -XPOSThttp://127.0.0.1:5000/send-email -H "Content-Type: application/json" -d '{...
定时任务设置: 使用@celery.on_after_configure.connect装饰器,在Celery配置后添加一个定时任务,这里我们定义了每月的第一天的午夜(00:00)执行monthly_task。 2.3 运行Flask应用 运行Flask应用: python app.py 3. 启动Celery工作进程 为了处理Celery任务,我们需要启动Celery工作进程。在另一个终端中,导航到你的项目目...
在第一个终端中启动Flask应用程序: $ python app.py 在第二个终端中,启动虚拟环境,然后启动Celery worker: # 启动virtualenv$ pipenv shell$ celery worker -A app.client --loglevel=info 如果一切顺利,我们将在运行Celery客户端的终端中获得以下反馈: ...
Flask-Celery是一个结合了Flask和Celery的扩展,用于实现异步任务处理和消息队列。它可以帮助我们在Flask应用中使用Celery来处理耗时的任务,同时提供了一种机制来向用户报告任务的状态更新。 要使用Flask-Celery向用户报告状态更新,可以按照以下步骤进行操作: 首先,确保已经安装了Flask和Celery,并在Flask应用中引入Flask...
要在Flask中结合使用Celery进行异步任务处理,首先需要安装Celery和Flask-Celery插件。然后,在Flask应用中配置Celery实例并设置异步任务。 以下是一个简单的示例: 安装Celery和Flask-Celery插件: pip install celery flask-celery AI代码助手复制代码 创建一个Flask应用,并初始化Celery实例: ...
而通过调用celery.conf.update()方法,我们能够为Celery同步Flask上的配置。 仅当需要Celery存储状态即存储结果时,CELERY_RESULT_BACKEND选项才会被用到。 下文第一个例子不需要存储状态以及存储结果,但是第二个例子是需要的,所以一次配置好。 任何想要在后台运行的任务,都需要使用装饰者celery.task进行包装,如下。