大家好，我是木木。今天给大家分享一个神奇的 Python 库，Celery。
Celery 是一个分布式任务队列库，支持任务异步执行、定时及分布式处理。特别适合于处理耗时任务和实现高并发处理，是大数据处理和Web应用中不可或缺的工具。
特点
-
异步执行 -
Celery 支持任务的异步执行，使得任务处理更加高效。 -
定时任务 -
可以方便地设置定时任务，定期执行一些周期性工作。 -
分布式处理 -
支持任务的分布式处理，可以将任务分发到多个工作节点上并行执行。
最佳实践
安装方法
Celery 的安装非常简单，只需要通过 pip 命令就可以轻松完成安装：
pip install celery
功能一：基本任务执行
创建任务：首先，你需要定义一个任务。这可以通过使用 @celery.task 装饰器轻松完成。
from celery import Celery
app = Celery('hello', broker='pyamqp://guest@localhost//')
@app.task
def hello():
return 'hello world'
之后在终端运行命令
celery -A task worker --loglevel=info
❗ 这里需要注意的是，-A后面参数紧跟的是你文件的命名，这里我定义为task
功能二：设置定时任务
使用定时器：Celery 允许你设置定时任务，这通过使用 Celery 的定时任务功能实现。
from datetime import timedelta
app.conf.beat_schedule = {
'add-every-30-seconds': {
'task': 'myapp.tasks.add',
'schedule': timedelta(seconds=30),
'args': (16, 16),
},
}
同样需要在终端运行命令
celery -A task worker --loglevel=info
高级功能：链式任务
链式任务允许你将多个任务链接起来，一个任务的输出可以作为下一个任务的输入。
>>> from celery import chain
>>> from proj.tasks import add, mul
# (4 + 4) * 8
>>> chain(add.s(4, 4) | mul.s(8))().get()
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或者部分使用链式
>>> # (? + 4) * 8
>>> g = chain(add.s(4) | mul.s(8))
>>> g(4).get()
64
同时你也可以这么用
>>> (add.s(4, 4) | mul.s(8))().get()
64
小结
Celery 是一个功能丰富且灵活的分布式任务队列管理工具，适用于各种复杂场景的任务处理。通过 Celery，可以轻松实现任务的异步执行、定时任务设置以及分布式任务处理，大大提高了开发效率和应用的可扩展性。
—— End ——
原文始发于微信公众号（木木夕咦）：Celery，一个神奇的python库
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