我们使用redis 1号数据库CELERY_RESULT_BACKEND ='redis://redis-host:6379/2'# 指定 Backend,最终消费结果,我们使用redis 2号数据库CELERY_TIMEZONE ='Asia/Shanghai'# 指定时区,默认是 UTCCELERY_IMPORTS = (# 指定导入的任务模块'kernel.views.api'## 异步任务代码文件路径即可)...
# 现有导入保持不变from celery import Celery# Flask应用程序和flask-mail配置被截断# 设置客户端client = Celery(app.name, broker=app.config['CELERY_BROKER_URL'])client.conf.update(app.config)# 将此装饰器添加到我们的send_mail函数中@client.taskdef send_mail(data):#函数保持不变@app.route('/',...
app.config['CELERY_BROKER_URL'] ='redis://localhost:6379/0'app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'] ='redis://localhost:6379/0'celery =Celery(app) AI代码助手复制代码 创建一个异步任务: @celery.taskdefadd(x, y):returnx + y AI代码助手复制代码 在Flask路由中调用异步任务: fromyour_moduleimporta...
在Flask中实现异步任务可以使用Celery这样的任务队列系统。以下是一个简单的示例: 首先安装Celery: pip install Celery 创建一个Celery实例并配置: from...
在使用flask开发的时候,接口的返回需要很少的时间,所以我们需要将一些耗时的任务,放到异步后台去处理,例如:发送邮件,耗时的CPU任务等。在python web框架中celery这个库,可能是最合适的。 由于我使用flask的时间比较多,但是当我想把celery很好的与flask进行集成的时候,却发现并不是那么如意。花费了很久的时间...
使用Flask 和 Celery 构建异步任务处理 ::: Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架,而 Celery 是一个强大的分布式任务队列系统。结合这两者,你可以实现高效的异步任务处理,适用于需要执行长时间运行任务的 Web 应用程序。 为什么使用 Celery? 在实际应用中,某些操作可能会耗费大量时间,例如发送电子邮件、大数据处理、...
创建Celery异步任务:脚本中使用@celery.task(name='main.send_async_email')装饰器构建了一个Celery任务,他的作用是把普通的Python函数包装成Celery任务给队列异步执行,其中需要指定name为模块名.函数名,否则Celery会找不到这个任务(没有注册成功) 执行Celery异步任务:调用了send_async_email.delay()方法,如果不加dela...
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,把要执行的动作放入这个函数中,然后使用celery.task这个装饰器来装饰就可以了。这里建立了两个任务,第一个任务很简单,只是打印出传入参数并返回传入参数,第二个任务的装饰器包含...
$ pipenv install flask celery 1. 我们的Flask应用程序文件结构如下所示: . ├── Pipfile #管理我们的环境 ├── Pipfile.lock ├── README.md ├── __init__.py ├── app.py # Flask应用程序的主要实现 ├── config.py # 托管配置 ...