Flower是celery的worker执行状态监控工具,使用pip install flower后,就可以使用celery flower --broker=redis://... 来运行它进行监控,就可以访问http://localhost:5555/有Web页面展示。 它主要就是通过Celery内部的event事件,各tasks woker状态api来访问celery: Task Events: task-sent signature: task-sent(uuid, ...
# tasks.pyfromceleryimportCelery app = Celery()defadd(x,y):returnx+y app.send_task('tasks.add',args=[3,4])# 参数基本和apply_async函数一样# 但是send_task在发送的时候是不会检查tasks.add函数是否存在的,即使为空也会发送成功,所以celery执行是可能找不到该函数报错; 2. Task.delay delay方法是...
app = Celery(__name__, include=["task"])# 引入配置文件app.config_from_object(celeryconfig)if__name__ =='__main__': result = add.delay(30,42)# task.pyfrommainimportapp@app.taskdefadd(x, y):returnx + y# celeryconfig.pyBROKER_URL ='amqp://username:password@localhost:5672/yourvho...
启动多个celery worker监听任务队列,使用多进程并发消费任务队列,celery命令可以通过-concurrency参数来指定用来执行任务而prefork的worker进程,如果所有的worker都在执行任务,那么新添加的任务必须要等待有一个正在执行的任务完成后才能被执行,默认的concurrency数量是机器上CPU的数量。另外,celery是支持好几个并发模式的,有pre...
@celery.taskdeffunction_name():pass 1. 2. 3. 示例如下: app=Celery('tasks',backend='redis://localhost',broker='pyamqp://')@app.taskdefadd(x,y):returnx+y 1. 2. 3. 4. 5. 或 fromcelery.utils.logimportget_task_logger logger=get_task_logger(__name__)@app.taskdefadd(x,y):(...
@app.task def add(x, y): print("add", x, y) returnx + y if__name__ =='__main__': app.start 打开一个新的终端,使用下面的命令启动celery的worker服务: $ python myapp.py worker -l DEBUG 正常情况下,可以看到worker正常启动。启动的时候会显示一些banner信息,包括AMQP的实现协议,任务等: ...
sender.add_periodic_task(5.0, to_string.s("celery peroid task"), name='to_string') # 每5秒执行add sender.add_periodic_task( crontab(minute='/10'), #每10分钟执行一次 send_mail.s('hello, this is a celery'), name='send_mail' ...
import celery app = celery.Celery('cele', broker='redis://localhost:6379') @app.task def send(message): return message app.conf.beat_schedule = { 'send-every-10-seconds': { 'task': 'cele.send', 'schedule': 10.0, 'args': ('Hello World', ) }, } ...
send_mail.delay("hello celery") # 执行异步任务的方式二:apply_async task1.send_message.apply_async(args=("hello world",)) task2.send_mail.apply_async(args=("hello python",)) print("欢迎学习celery") 现在,让我们启动 Celery Worker 进程,在项目的根目录下执行下面命令: celery -A celery_...
这些参数都是celery实例化的配置,我们也可以不写,然后使用config_from_object方法加载配置; 创建异步任务的方法task 任何被task修饰的方法都会被创建一个Task对象,变成一个可序列化并发送到远程服务器的任务;它有多种修饰方式: 使用默认的参数 @celery.task ...