python异步请求celery

Python是一种流行的高级编程语言，它支持异步编程。Celery是一个Python异步任务队列/作业队列，可以在分布式系统中使用。它可以让你异步执行耗时的任务，例如发送电子邮件，生成报告，执行大数据量计算等。Celery基于消息传递，支持多种后端，例如RabbitMQ，Redis等。

Celery使用了生产者-消费者模型。当你想要执行一个异步任务时，你可以向Celery发送一个消息。Celery会将这个消息存储在消息代理中。然后，工作进程从消息代理中获取这个消息并执行任务。Celery可以根据需要自动扩展工作进程数量。

在Celery中，你可以定义任务函数，这些函数使用特定的装饰器进行装饰。例如，@celery.task装饰器可以将一个函数转换为Celery任务。你可以通过调用任务函数来提交任务到Celery队列。

以下是使用Celery执行异步任务的步骤：

1. 定义任务函数并用@celery.task装饰它。
2. 启动Celery工作进程。
3. 在应用程序中调用任务函数。

相关问题

python3.6.8中使用celery实现异步类视图函数

在Python 3.6.8中使用Celery实现异步类视图函数，您需要按照以下步骤进行设置：

1. 首先，确保已经安装了Celery和Redis（或其他消息代理）。

   pip install celery redis

2. 在您的Django项目中，创建一个名为`tasks.py`的文件。

3. 在`tasks.py`文件中，导入Celery并创建一个Celery实例。

   from celery import Celery

   app = Celery('your_project_name')

4. 在Django项目的settings.py文件中添加Celery配置。

   CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379'
   CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379'

这里使用了Redis作为消息代理和结果后端，您可以根据需要选择其他选项。

5. 在`tasks.py`文件中定义您的异步任务。

   @app.task
   def your_async_task(*args, **kwargs):
       # 执行异步任务的代码逻辑
       pass

6. 在您的类视图中，使用`@app.task`装饰器将`your_async_task`应用于您要异步执行的方法。例如：

   from your_project_name.tasks import your_async_task

   class YourAsyncView(View):
       @app.task
       def post(self, request, *args, **kwargs):
           # 执行您的视图逻辑
           pass

这样，每当您调用此类视图的POST方法时，它将在后台异步执行`your_async_task`任务。

7. 启动Celery工作进程。在终端中，导航到您的项目目录并运行以下命令：

   celery -A your_project_name worker --loglevel=info

这将启动一个Celery工作进程，准备接收和执行异步任务。

现在，当您访问包含上述类视图的URL并发送POST请求时，该请求将被异步处理，而不会阻塞主线程。请确保您的Celery工作进程正在运行，并根据需要进行其他配置和调整。

celery异步消息队列

Celery是一个用于处理分布式任务的异步消息队列框架。它基于Python开发，提供了对任务的调度和执行的支持。使用Celery，你可以将耗时的任务放入消息队列中，然后异步地处理这些任务，而不会阻塞主线程或用户请求。

Celery的工作流程如下：
1. 将需要执行的任务放入消息队列；
2. 从队列中获取任务，并将其分发给可用的工作者(worker)；
3. 工作者执行任务，并将结果返回给结果队列；
4. 客户端从结果队列获取任务的结果。

Celery提供了很多配置选项和扩展功能，包括任务优先级、任务重试机制、任务结果存储、定时任务等。它还支持多种消息队列后端，如RabbitMQ、Redis、Amazon SQS等，以及多种序列化格式。

使用Celery可以有效地处理并行、异步的任务，提高系统的性能和可扩展性。