配置Celery ```python from celery import Celery app = Flask(__name__) app.config['CELERY_BROKER_URL'] = 'redis://localhost:6379/0' app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'] = 'redis://localhost:6379/0' celery = Celery(app.name, broker=app.config['CELERY_BROKER_URL']) celery.conf.update(...
我们配置 Celery 的 broker ,后端使用 Redis 。使用上文的工厂创建一个 celery 应用,并用它定 义任务。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from flaskimportFlask flask_app=Flask(__name__)flask_app.config.update(CELERY_BROKER_URL='redis://localhost:6379',CELERY_RESULT_BACKEND='redis...
def_create_app():print("create app")app=Flask(__name__)CORS(app,supports_credentials=True)# enable CORS for your appapp.config.from_pyfile("../config.py",silent=True)app.register_blueprint(company_bp)app.register_blueprint(knowledge_bp)# dbdb.init_app(app)# celerycelery.conf.update(ap...
flask 中使用celery,只需要简单四步: 1.初始化celery【配置broker 和 backend】 celery = Celery('celery_demo', broker=app.config.get('CELERY_BROKER_URL'),backend=app.config.get('CELERY_BACKEND_URL')) 2.在需要异步执行的方法上使用@celery.task装饰器 @celery.task def add(a,b): return a+b 3...
任务生产者:调用Celery提供的API、函数、装饰器产生任务并交给任务队列的都是任务生产者。 执行单元worker:属于任务队列的消费者,持续地监控任务队列,当队列中有新的任务时,便取出来执行。 任务结果存储backend:用来存储worker执行任务的结果,Celery支持不同的方式存储任务的结果,包括AMQP、Redis、memcached、MongoDB、SQL...
pip install Flask Celery redis 1. 这里我们使用Redis作为Celery的代理和消息代理。 创建Flask 应用 创建一个新的Python文件,比如app.py,并设置基础的Flask应用: from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): ...
一、Flask与Celery简介 Flask:一个轻量级的Python Web框架,适合小型应用或微服务开发。 Celery:一个分布式任务队列,支持任务的异步执行、定时调度和并行处理。 任务调度:通过任务调度可以在指定时间执行某些任务,例如每月执行数据备份、生成报告等。 二、项目环境搭建 ...
定义一个异步任务,并使用@celery.task装饰器将其注册到Celery实例中。任务函数可以接受参数,并在需要时返回结果。例如: 代码语言:txt 复制 @celery.task def update_status(user_id): # 执行一些耗时的操作 # 更新任务状态 # 返回结果 return result
项目的根目录下,有个celery_worker.py的文件,这个文件的作用类似于wsgi.py,是启动 Celery worker 的入口。 app 包里是主要业务代码,其中 tasks 里定义里一系列的 task,提供给其他模块调用。 主要代码。 app/config.py classBaseConfig(object):CELERY_BROKER_URL='redis://localhost:6379/2'CELERY_RESULT_BACKEND...