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。

python如何实现通过celery实现异步类视图函数的编写

通过Celery可以很方便地实现异步处理任务。在Python中，可以使用Celery来实现通过异步类视图函数的编写。下面是一个简单的示例：

1. 首先，安装Celery库：

pip install celery

2. 创建一个Celery实例，并配置Celery的基本信息，比如Broker和Backend，可以将以下代码保存为`celery.py`文件：

from celery import Celery

app = Celery('your_app_name', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0')

注意：这里使用了Redis作为消息代理（Broker）和结果存储后端（Backend），你可以根据需要选择其他代理和后端。

3. 在应用的初始化文件中，导入`celery.py`文件，并将Celery实例注册到应用中：

from flask import Flask
from your_app import celery

app = Flask(__name__)
app.config.update(
    CELERY_BROKER_URL='redis://localhost:6379/0',
    CELERY_RESULT_BACKEND='redis://localhost:6379/0'
)

celery.conf.update(app.config)

4. 定义一个异步任务函数，在这个函数中进行异步处理的操作。比如，你可以将以下代码保存为`tasks.py`文件：

from your_app import celery

@celery.task
def process_task(arg1, arg2):
    # 异步处理的逻辑代码
    result = arg1 + arg2
    return result

5. 创建一个类视图函数，并在需要异步处理的地方调用异步任务函数。比如，你可以将以下代码保存为`views.py`文件：

from flask import jsonify
from your_app import app
from your_app.tasks import process_task

@app.route('/your_route', methods=['POST'])
def your_view():
    arg1 = request.json.get('arg1')
    arg2 = request.json.get('arg2')
    
    # 调用异步任务函数，将任务提交给Celery进行异步处理
    task = process_task.delay(arg1, arg2)
    
    # 返回异步任务的ID给客户端
    return jsonify({'task_id': task.id}), 202

这样，当客户端请求`/your_route`接口时，会将参数传递给异步任务函数`process_task`进行异步处理，并返回任务的ID给客户端。客户端可以通过该ID来查询任务的执行状态或结果。

以上就是通过Celery实现异步类视图函数的基本步骤。你可以根据自己的需求进行适当修改和扩展。