资讯专栏INFORMATION COLUMN

Python之celery的简介与使用

LeexMuller / 2302人阅读

摘要:的简介是一个基于分布式消息传输的异步任务队列,它专注于实时处理,同时也支持任务调度。目前支持等作为消息代理,但适用于生产环境的只有和官方推荐。任务处理完后保存状态信息和结果,以供查询。

celery的简介

  celery是一个基于分布式消息传输的异步任务队列,它专注于实时处理,同时也支持任务调度。它的执行单元为任务(task),利用多线程,如Eventlet,gevent等,它们能被并发地执行在单个或多个职程服务器(worker servers)上。任务能异步执行(后台运行)或同步执行(等待任务完成)。
  在生产系统中,celery能够一天处理上百万的任务。它的完整架构图如下:

组件介绍:

Producer:调用了Celery提供的API、函数或者装饰器而产生任务并交给任务队列处理的都是任务生产者。

Celery Beat:任务调度器,Beat进程会读取配置文件的内容,周期性地将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列。

Broker:消息代理,又称消息中间件,接受任务生产者发送过来的任务消息,存进队列再按序分发给任务消费方(通常是消息队列或者数据库)。Celery目前支持RabbitMQ、Redis、MongoDB、Beanstalk、SQLAlchemy、Zookeeper等作为消息代理,但适用于生产环境的只有RabbitMQ和Redis, 官方推荐 RabbitMQ。

Celery Worker:执行任务的消费者,通常会在多台服务器运行多个消费者来提高执行效率。

Result Backend:任务处理完后保存状态信息和结果,以供查询。Celery默认已支持Redis、RabbitMQ、MongoDB、Django ORM、SQLAlchemy等方式。

  在客户端和消费者之间传输数据需要序列化和反序列化。 Celery 支出的序列化方案如下所示:

准备工作

  在本文中,我们使用的celery的消息代理和后端存储数据库都使用redis,序列化和反序列化选择msgpack。
  首先,我们需要安装redis数据库,具体的安装方法可参考:http://www.runoob.com/redis/r... 。启动redis,我们会看到如下界面:

在redis可视化软件rdm中,我们看到的数据库如下:

里面没有任何数据。
  接着,为了能够在python中使用celery,我们需要安装以下模块:

celery

redis

msgpack

这样,我们的准备工作就完毕了。

一个简单的例子

  我们创建的工程名称为proj,结构如下图:

  首先是主程序app_test.py,代码如下:

from celery import Celery

app = Celery("proj", include=["proj.tasks"])
app.config_from_object("proj.celeryconfig")

if __name__ == "__main__":
    app.start()

分析一下这个程序:

"from celery import Celery"是导入celery中的Celery类。

app是Celery类的实例,创建的时候添加了proj.tasks这个模块,也就是包含了proj/tasks.py这个文件。

把Celery配置存放进proj/celeryconfig.py文件,使用app.config_from_object加载配置。

  接着是任务函数文件tasks.py,代码如下:

import time
from proj.app_test import app

@app.task
def add(x, y):
    time.sleep(1)
    return x + y

tasks.py只有一个任务函数add,让它生效的最直接的方法就是添加app.task这个装饰器。add的功能是先休眠一秒,然后返回两个数的和。

  接着是配置文件celeryconfig.py,代码如下:

BROKER_URL = "redis://localhost" # 使用Redis作为消息代理

CELERY_RESULT_BACKEND = "redis://localhost:6379/0" # 把任务结果存在了Redis

CELERY_TASK_SERIALIZER = "msgpack" # 任务序列化和反序列化使用msgpack方案

CELERY_RESULT_SERIALIZER = "json" # 读取任务结果一般性能要求不高,所以使用了可读性更好的JSON

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_ACCEPT_CONTENT = ["json", "msgpack"] # 指定接受的内容类型

  最后是调用文件diaoyong.py,代码如下:

from proj.tasks import add
import time

t1 = time.time()

r1 = add.delay(1, 2)
r2 = add.delay(2, 4)
r3 = add.delay(3, 6)
r4 = add.delay(4, 8)
r5 = add.delay(5, 10)

r_list = [r1, r2, r3, r4, r5]
for r in r_list:
    while not r.ready():
        pass
    print(r.result)

t2 = time.time()

print("共耗时:%s" % str(t2-t1))

在这个程序中,我们调用了add函数五次,delay()用来调用任务。

例子的运行

  到此为止,我们已经理解了整个项目的结构与代码。
  接下来,我们尝试着把这个项目运行起来。
  首先,我们需要启动redis。接着,切换至proj项目所在目录,并运行命令:

celery -A proj.app_test worker -l info

界面如下:

然后,我们运行diaoyong.py,输出的结果如下:

3
6
9
12
15
共耗时:1.1370790004730225

后台输出如下:

接着,我们看一下rdm中的数据:

至此,我们已经成功运行了这个项目。
  下面,我们尝试着对这个运行结果做些分析。首先,我们一次性调用了五次add函数,但是运行的总时间才1秒多。这是celery异步运行的结果,如果是同步运行,那么,至少需要5秒多,因为每调用add函数一次,就会休眠一秒。这就是celery的强大之处。
  从后台输出可以看到,程序会先将任务分发出来,每个任务一个ID,在后台统一处理,处理完后会有相应的结果返回,同时该结果也会储存之后台数据库。可以利用ready()判断任务是否执行完毕,再用result获取任务的结果。
  本文项目的github地址为:https://github.com/percent4/c... 。
  本次分享到此结束,感谢阅读~
  注意:本人现已开通微信公众号: Python爬虫与算法(微信号为:easy_web_scrape), 欢迎大家关注哦~~

参考文献

Celery 初步:http://docs.jinkan.org/docs/c...

使用Celery:https://zhuanlan.zhihu.com/p/...

异步神器celery:https://www.jianshu.com/p/9be...

文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/43139.html

相关文章

  • Python爬虫使用celery加速爬虫

    摘要:是一个基于分布式消息传输的异步任务队列,它专注于实时处理,同时也支持任务调度。本文将介绍如何使用来加速爬虫。本文爬虫的例子来自文章爬虫的种姿势。虽然没有这个爬虫框架和异步框架来的快,但这也可以作为一种爬虫的思路。   celery是一个基于分布式消息传输的异步任务队列,它专注于实时处理,同时也支持任务调度。关于celery的更多介绍及例子,笔者可以参考文章Python之celery的简...

    baihe 评论0 收藏0
  • 一个 Reentrant Error 引发Python 信号机制探索和思考

    摘要:倘若该回答是正确的,则立即有如下推论在处理信号的过程中,字节码具有原子性。因此,除了在两个字节码之间,应该还有其他时机唤起了。行的是信号处理函数的最外层包装,由系统调用或注册至内核,并在信号发生时被内核回调,是异常控制流的入口。 写在前面 前几天工作时遇到了一个匪夷所思的问题。经过几次尝试后问题得以解决,但问题产生的原因却仍令人费解。查找 SO 无果,我决定翻看 Python 的源码。...

    shiguibiao 评论0 收藏0
  • 低调奢华有内涵 - 收藏集 - 掘金

    摘要:比较的是两个对象的内容是并发编程之协程异步后端掘金引言随着的盛行,相信大家今年多多少少都听到了异步编程这个概念。使用进行并发编程篇二掘金我们今天继续深入学习。 python 之机器学习库 scikit-learn - 后端 - 掘金一、 加载sklearn中的数据集datasets from sklearn import datasets iris = datasets.load_i...

    walterrwu 评论0 收藏0

发表评论

0条评论

LeexMuller

|高级讲师

TA的文章

阅读更多
最新活动
阅读需要支付1元查看
<