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--loglevel=INFO 工作进程会监听Redis中的任务队列,执行接收到的任务。
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...
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!
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...
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$ sudo redis-server 本章剩下的部分会假定结果后台存在,如果没有安装,会到时指出配置和代码的不同。同时,任何在生产环境中使用Celery的人,都应该考虑使用结果后台。 测试安装 快速尝试一个例子,以验证Celery是正确安装的。我们需要四个终端窗口,三个不同的机器(命名为HOST1、HOST2、HOST3和HOST4)。在HOST1的窗...
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) ...
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...
CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0' 为了使我们的send_mail()功能作为后台任务执行,我们将添加@client.task装饰器,以便我们的Celery客户端会意识到这一点。 设置Celery客户端后,将修改还处理表单输入的主要功能。
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'#...