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悄悄告诉你 Celery处理任务超厉害的哦
大家好呀!今天我要和你们分享一个超级实用的Python神器 – Celery!它就像是我们的得力助手,可以帮我们轻松处理那些耗时的任务。无论是发送邮件、处理大量数据,还是定时执行任务,有了Celery,这些都不是问题。来跟我一起学习这个强大的任务队列工具吧!
Celery是什么?
简单来说,Celery就是一个分布式任务队列系统。它就像是一个任务管理员,可以帮我们处理那些不需要立即得到结果的工作。举个例子,当你在某个网站注册账号时,系统需要给你发送验证邮件,这个发邮件的过程就可以交给Celery来处理,这样用户就不用等待邮件发送完成了。
安装和基本配置
首先,我们需要安装Celery:
pip install celery pip install redis # 我们用Redis作为消息代理
然后,创建一个简单的Celery应用:
# tasks.py from celery import Celery # 创建Celery实例 app = Celery('my_tasks', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0') # 定义一个简单的任务 @app.task def add(x, y): return x + y
小贴士:记得先安装并启动Redis服务,它是Celery运行必需的消息代理。
发送和执行任务
让我们来看看如何使用Celery执行任务:
# main.py from tasks import add # 异步执行任务 result = add.delay(4, 4) # 获取任务结果 print(f"任务ID: {result.id}") print(f"任务是否完成: {result.ready()}") print(f"任务结果: {result.get()}")
定时任务和任务周期
Celery还能帮我们定时执行任务,超级方便:
# tasks.py from celery.schedules import crontab app.conf.beat_schedule = { '每天早上问候': { 'task': 'tasks.say_hello', 'schedule': crontab(hour=7, minute=30), }, } @app.task def say_hello(): print("早上好!开始新的一天啦!")
注意事项:使用定时任务时,需要额外启动Celery beat服务。
任务重试机制
有时任务可能会失败,Celery提供了重试机制:
from celery import Task from time import sleep class RetryTask(Task): max_retries = 3 default_retry_delay = 60 # 60秒后重试 @app.task(base=RetryTask) def send_email(to_address): try: # 模拟发送邮件 sleep(1) raise Exception("网络错误") except Exception as exc: raise self.retry(exc=exc)
实战小例子:图片处理队列
来看一个实际的应用场景:
from PIL import Image import os @app.task def process_image(image_path): try: # 打开图片 with Image.open(image_path) as img: # 调整大小 resized = img.resize((800, 600)) # 保存缩略图 filename = os.path.basename(image_path) resized.save(f"thumbs/thumb_{filename}") return True except Exception as e: return f"处理失败:{str(e)}" # 使用方法 result = process_image.delay("my_photo.jpg")
动手练习时间!
- 试试创建一个简单的Celery任务,实现两个数字相加。
- 实现一个定时任务,每天定时给自己发送天气预报。
- 加入重试机制,处理可能失败的任务。
小伙伴们,今天的Python学习之旅就到这里啦!记得动手敲代码,有问题随时在评论区问我哦。祝大家学习愉快,Python学习节节高!
进阶提示:
学习使用Celery的监控工具Flower
了解如何设置任务优先级
探索Celery的任务路由功能
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