app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0')@app.taskdefadd(x, y):returnx + y 启动Celery 工作进程 打开终端,运行以下命令启动Celery工作进程: 复制代码 celery -A tasks worker--logle
Celery 是一个分布式队列的管理工具, 可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列. 使用于生产环境的消息代理有RabbitMQ 和 Redis,还可以使用数据库,本篇介绍redis使用 Redis 环境搭建 Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对...
1fromceleryimportCelery23app = Celery('demo')4app.config_from_object('celery_app.celeryconfig') 2、celeryconfig.py里面主要是celery的配置: fromdatetimeimporttimedeltafromcelery.schedulesimportcrontab#配置broker为redisBROKER_URL ='redis://localhost:6379/1'#配置结果存储至redisCELERY_RESULT_BACKEND ='red...
Celery结合Redis能够有效管理异步任务,提高应用的性能。通过少量的代码,你可以快速搭建一个分布式的任务队列。无论是处理数据、发送邮件,还是执行长时间运行的计算任务,Celery都能够帮助我们轻松应对。 开始尝试使用Celery和Redis,以提升你项目的异步处理能力吧!
Celery:一个在 github 上积极维护的分布式任务队列(有很多贡献者),快速且高可用。 Redis:具有极低延迟的内存键值存储。它可以用作 Celery 的(消息)代理和(结果)后端。 可以在我的Github 帐户中查看完整代码。 我将在这个例子中解释计划任务和触发任务,我将使用python 3.8.5和celery==5.1.1。
在Python应用程序中配置Celery使用Redis作为消息代理: 代码语言:txt 复制 from celery import Celery app = Celery('tasks', broker='redis://<REDIS-SERVICE-IP>:6379/0') @app.task def add(x, y): return x + y 5. 部署Celery服务 同样使用docker-compose.yml文件定义Celery服务,并部署...
app = Celery("scheduler", broker="redis://:12345@localhost:6379/1", backend="redis://:12345@localhost:6379/2", include=["scheduler.tasks"]) app.config_from_object("scheduler.config") 此文件用于实例化celery,并指定broker和backend为redis(可写入配置文件) ...
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因为celery.py的名字和celery的包名冲突,需要使用这条语句让程序正确地运行fromcelery.schedulesimportcrontab# 消息中间件 Broker# Broker ,即为任务调度队列,接收任务生产者发来的消息(即任务),将任务存入队列broker_url="redis://127.0.0.1:6379/2"# 使用redis存储任务队列# Backend 用于存储任务的执行结果,以供...
app = Celery('wedo')# 创建 Celery 实例 app.config_from_object('wedo.config') # 配置 wedo.config # config.py BROKER_URL ='redis://10.8.238.2:6379/0'# Broker配置,使用Redis作为消息中间件 CELERY_RESULT_BACKEND ='redis://10.8.238.2:6379/0'#...