引言：

　　当需要用python创建和完成定时任务时，第一个会想到的就是使用crontab库，

　　但是crontab不支持Windows系统，于是我们可以使用一个支持Windows且功能强大的库：Celery。

Celery-分布式任务队列:

　　Celery是一个简单，灵活，可靠的分布式系统，用于处理大量消息，同时为操作提供维护此类系统所需的工具。

　　它是一个任务队列，专注于实时处理，同时还支持任务调度。

　　Celery是开源的，并根据BSD许可授权。

　　Celery由Python语言实现。

Celery安装:

　　celery的版本非常令人头疼，它的版本无法做到完全上下兼容，且有些版本会与一些库冲突，所以对于celery版本的选择非常重要：

　　　　1、celery 4.0.0~4.2.0(latest) 目前最新的celery版本是官方的4.2.0 链接：http://docs.celeryproject.org/en/latest/

　　　　　(1) celery 4.0.0及以上版本目前不兼容python3.7 由于在python3.7中 async变成了关键字在运行celery worker的时候会报错，

　　　　　 from . import async,base 此处出错。

　　　　　(2) django-celery是一个便于在django工程中管理celery的库，但是django-celery不支持celery 4.0.0以上版本，如若要在django工程中

　　　　　　使用celery，请降低版本，比如celery 3.1.26

　　　　2、celery 3~4的版本之间相对稳定本人用的就是celery 3.1.26版本推荐 pip install celery==3.1.26

Celery介绍：

上图为celery工作简要流程,原谅我盗的图...原作者po上：https://www.qikqiak.com/

1、application(task producer)"任务的生产者"，我们通过代码层面，产生任务然后发送给broker(task queue)

2、celery beat(task scheduler)"任务调度器"，常见为生成定时任务

3、broker(task queue)"任务队列",我们需要将任务送往任务队列去，官网强烈推荐的broker有：redis和rabbitmq

4、worker(taks consumer)"任务消费者"，在任务送往broker后，worker从中进行操作，完成任务后生成result

5、result 完成任务后产生的结果

Broker的选择：

　　broker我们可选的有redis和rabbitmq，官网推荐的两种，我们这里选redis，相对于rabbitmq更加轻量级，安装方便。

　　所以我们需要安装redis，redis很容易安装，这里就不细讲了，po上github链接:https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases

　　与此同时 celery还需要python的redis依赖库这里注意版本 pip install redis==2.10 最好下2.10版本，这里是为了后续和django联用

　　若下最新版本，可能会报以下错：

任务的编写：

　　主要的代码层面来了，我们通过流程图知道，我们需要生产任务，目录结构如下图：

　　1、其中__init__.py是通过启动项目时，选择的配置文件：

1 from celery import Celery
2 
3 app = Celery('demo')
4 app.config_from_object('celery_app.celeryconfig')

　　2、celeryconfig.py里面主要是celery的配置：

from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
# 配置broker为redis
BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/1'
# 配置结果存储至redis
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/2'
# 时区设置
CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'
# 导入任务
CELERY_IMPORTS = (
    'celery_app.task1',
    'celery_app.task2',
    )
# 配置定时任务的调度器
CELERYBEAT_SCHEDULE={
    # 任务名字
    'task1':{
        # 任务启动的函数
        'task':'celery_app.task1.add',
        # 定时时间设置，每10秒一次
        'schedule':timedelta(seconds=10),
        # 传递的参数
        'args':(2,8)
    },
    'task2':{
        'task':'celery_app.task2.mul',
        # 定时时间设置，16:45
        'schedule':crontab(hour=16,minute=45),
        'args':(4,5)

    }
}

　　3、task1的任务：

import time

from celery_app import app

@app.task
def add(x, y):
    # 阻塞测试
    time.sleep(3)
    return x + y

　　4、 task2的任务:

import time

from celery_app import app

@app.task
def mul(x, y):
    time.sleep(3)
    return x * y

运行任务：

　　1、打开redis服务器：

$ .\redis-server.exe .\redis.windows.conf

　　2、在celery_app文件的上一级 shift+右键打开命令行窗口，win10打开powershell：

celery worker -A celery_app --pool=solo -l INFO

　　此命令打开worer 任务目标为celery_app windows下需要加--pool=solo 日志级别为INFO

　　3、然后打开celery beat 启动定时任务，另开一个命令行窗口：

 celery beat -A celery_app -l INFO

　　4、结果如下：

　　可以看见celery beat一直在隔10秒发送任务

　　再来看worker：

　　第一次是处理了4秒其余是3秒，可以看出windows处理celery还是不太稳定。

　　结语：celery是一个强大的库，能让我们处理异步任务，不过最好还是于Linux上运行

Python定时任务 Celery+Redis

引言：