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Django中使用Celery

2018-08-26 17:32:27来源：博客园阅读 ()

一、前言

　　Celery是一个基于python开发的分布式任务队列，如果不了解请阅读笔者上一篇博文Celery入门与进阶，而做python WEB开发最为流行的框架莫属Django，但是Django的请求处理过程都是同步的无法实现异步任务，若要实现异步任务处理需要通过其他方式（前端的一般解决方案是ajax操作），而后台Celery就是不错的选择。倘若一个用户在执行某些操作需要等待很久才返回，这大大降低了网站的吞吐量。下面将描述Django的请求处理大致流程（图片来源于网络）：

请求过程简单说明：浏览器发起请求-->请求处理-->请求经过中间件-->路由映射-->视图处理业务逻辑-->响应请求(template或response)

二、配置使用

　　celery很容易集成到Django框架中，当然如果想要实现定时任务的话还需要安装django-celery-beta插件，后面会说明。需要注意的是Celery4.0只支持Django版本>=1.8的，如果是小于1.8版本需要使用Celery3.1。

配置

　　新建立项目taskproj,目录结构（每个app下多了个tasks文件，用于定义任务）：

taskproj
├── app01
│   ├── __init__.py
│   ├── apps.py
│   ├── migrations
│   │   └── __init__.py
│   ├── models.py
│   ├── tasks.py
│   └── views.py
├── manage.py
├── taskproj
│   ├── __init__.py
│   ├── settings.py
│   ├── urls.py
│   └── wsgi.py
└── templates

在项目目录taskproj/taskproj/目录下新建celery.py:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery


os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'taskproj.settings')  # 设置django环境

app = Celery('taskproj')

app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY') #  使用CELERY_ 作为前缀，在settings中写配置

app.autodiscover_tasks()  # 发现任务文件每个app下的task.py

taskproj/taskproj/__init__.py：

from __future__ import absolute_import, unicode_literals

from .celery import app as celery_app

__all__ = ['celery_app']

taskproj/taskproj/settings.py

CELERY_BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置，使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

进入项目的taskproj目录启动worker：

celery worker -A taskproj -l debug

定义与触发任务

　　任务定义在每个tasks文件中，app01／tasks.py：

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from celery import shared_task


@shared_task
def add(x, y):
    return x + y


@shared_task
def mul(x, y):
    return x * y

视图中触发任务

from django.http import JsonResponse
from app01 import tasks

# Create your views here.

def index(request,*args,**kwargs):
    res=tasks.add.delay(1,3)
    #任务逻辑
    return JsonResponse({'status':'successful','task_id':res.task_id})

访问http://127.0.0.1:8000/index

若想获取任务结果，可以通过task_id使用AsyncResult获取结果,还可以直接通过backend获取：

扩展

　　除了redis、rabbitmq能做结果存储外，还可以使用Django的orm作为结果存储，当然需要安装依赖插件，这样的好处在于我们可以直接通过django的数据查看到任务状态，同时为可以制定更多的操作，下面介绍如何使用orm作为结果存储。

1.安装

pip install django-celery-results

2.配置settings.py，注册app

INSTALLED_APPS = (
    ...,
    'django_celery_results',
)

4.修改backend配置，将redis改为django-db

#CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redis

CELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db'  #使用django orm 作为结果存储

5.修改数据库

python3 manage.py migrate django_celery_results

此时会看到数据库会多创建：

当然你有时候需要对task表进行操作，以下源码的表结构定义：

class TaskResult(models.Model):
    """Task result/status."""

    task_id = models.CharField(_('task id'), max_length=255, unique=True)
    task_name = models.CharField(_('task name'), null=True, max_length=255)
    task_args = models.TextField(_('task arguments'), null=True)
    task_kwargs = models.TextField(_('task kwargs'), null=True)
    status = models.CharField(_('state'), max_length=50,
                              default=states.PENDING,
                              choices=TASK_STATE_CHOICES
                              )
    content_type = models.CharField(_('content type'), max_length=128)
    content_encoding = models.CharField(_('content encoding'), max_length=64)
    result = models.TextField(null=True, default=None, editable=False)
    date_done = models.DateTimeField(_('done at'), auto_now=True)
    traceback = models.TextField(_('traceback'), blank=True, null=True)
    hidden = models.BooleanField(editable=False, default=False, db_index=True)
    meta = models.TextField(null=True, default=None, editable=False)

    objects = managers.TaskResultManager()

    class Meta:
        """Table information."""

        ordering = ['-date_done']

        verbose_name = _('task result')
        verbose_name_plural = _('task results')

    def as_dict(self):
        return {
            'task_id': self.task_id,
            'task_name': self.task_name,
            'task_args': self.task_args,
            'task_kwargs': self.task_kwargs,
            'status': self.status,
            'result': self.result,
            'date_done': self.date_done,
            'traceback': self.traceback,
            'meta': self.meta,
        }

    def __str__(self):
        return '<Task: {0.task_id} ({0.status})>'.format(self)

三、Django中使用定时任务

　　如果想要在django中使用定时任务功能同样是靠beat完成任务发送功能，当在Django中使用定时任务时，需要安装django-celery-beat插件。以下将介绍使用过程。

安装配置

1.beat插件安装

pip3 install django-celery-beat

2.注册APP

INSTALLED_APPS = [
    ....   
    'django_celery_beat',
]

3.数据库变更

python3 manage.py migrate django_celery_beat

4.分别启动woker和beta

celery -A proj beat -l info --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler  #启动beta 调度器使用数据库

celery worker -A taskproj -l info #启动woker

5.配置admin

urls.py

# urls.py
from django.conf.urls import url
from django.contrib import admin
 
urlpatterns = [
    url(r'^admin/', admin.site.urls),
]

6.创建用户

python3 manage.py createsuperuser

7.登录admin进行管理（地址http://127.0.0.1:8000/admin）并且还可以看到我们上次使用orm作为结果存储的表。

http://127.0.0.1:8000/admin/login/?next=/admin/

使用示例：

查看结果：

二次开发

　　django-celery-beat插件本质上是对数据库表变化检查，一旦有数据库表改变，调度器重新读取任务进行调度，所以如果想自己定制的任务页面，只需要操作beat插件的四张表就可以了。当然你还可以自己定义调度器，django-celery-beat插件已经内置了model，只需要进行导入便可进行orm操作，以下我用django reset api进行示例：

settings.py

INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    'django.contrib.sessions',
    'django.contrib.messages',
    'django.contrib.staticfiles',
    'app01.apps.App01Config',
    'django_celery_results',
    'django_celery_beat',
    'rest_framework',
]

urls.py

urlpatterns = [
    url(r'^admin/', admin.site.urls),
    url(r'^index$', views.index),
    url(r'^res$', views.get_res),
    url(r'^tasks$', views.TaskView.as_view({'get':'list'})),
]

views.py

from django_celery_beat.models import PeriodicTask  #倒入插件model
from rest_framework import serializers
from rest_framework import pagination
from rest_framework.viewsets import ModelViewSet
class Userserializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = PeriodicTask
        fields = '__all__'

class Mypagination(pagination.PageNumberPagination):
    """自定义分页"""
    page_size=2
    page_query_param = 'p'
    page_size_query_param='size'
    max_page_size=4

class TaskView(ModelViewSet):
    queryset = PeriodicTask.objects.all()
    serializer_class = Userserializer
    permission_classes = []
    pagination_class = Mypagination