Python 异步任务队列 Celery 使用_学习笔记

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Python 异步任务队列 Celery 使用

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legend达 14:19

这节我就看了。没跟着做。

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0 采集收起来源：Supervisor 部署 Celery
2022-03-23
legend达 08:43

新版命令改了。改成 celery --broker='redis://xxxx:6379' flower

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0 采集收起来源：监控工具 Flower 的使用
2022-03-23
legend达 11:00

新版的不再是 from celery.task import Task
而是from celery import Task

另外URLpatterb的写法也不一样，9:11在讲URL

下面这个总结里的我就没用上。因为djcelery在新版celery中不支持。旧版celery又装不上。
我最后还是使用了前一个章节的
@app.task
def dj_cron_task():
这种形式去完成了本节内容。

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0 采集收起来源：Django 中配置使用 Celery
2022-03-23
legend达 09:04

celery 5的版本的cli写法有点不一样。要留意。

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0 采集收起来源：定时任务
2022-03-21
legend达 13:03

本课demo使用redis做消息队列。安装的话就要:

pip install celery[redis]

这节前半节在demo virtualenv, pyenv这些venv的使用

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0 采集收起来源：Celery 安装
2022-03-18
CrazyFingers 02:17

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0 采集收起来源：Celery 介绍
2021-07-26
慕标7439881 07:53

安装：pip install celery[redis]
消息中间件：RabbitMQ/Redis(用redis比RabbitMQ方便)
创建虚拟环境：（1）安装pip install virtualenv
                        创建：virtualenv env4test
                        激活：source env4test/bin/activate
                        退出虚拟环境：deactivate
                      （2）安装pip install virtualenvwrapper
                        改配置：一般在目录ls /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
                                      vi ~/.zshrc中新增
                      添加完成立即生效：source ~/.zshrc
                        创建：mkvirtualenv env4test
                        退出虚拟环境：deactivate
                        激活：workon env4test
                        workon 列出所有虚拟环境
pyenv通过系统改坏境变量，改变python变量

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0 采集收起来源：Celery 安装
2021-04-25
慕标7439881 00:33

celery分布式系统，实时处理的异步任务队列，也支持任务调度。

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0 采集收起来源：Celery 介绍
2021-04-25
续写17777
```
broker_url = 'redis://localhost:6379/1'
result_backend = 'redis://localhost:6379/2'

timezone = 'Asia/Shanghai'

imports = (
    'celery_app.task1',
    'celery_app.task2',
)
```
celery6.0版本以后将废弃大写的配置方式，使用小写的方式进行配置，并且大写和小写的方式不能混用，否则会报错。
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1 采集收起来源：Celery 配置文件
2020-12-01
sywcxx 21:36

使用djcelery就不用再手动生成celery实例了

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0 采集收起来源：Django 中配置使用 Celery
2020-04-14
gongwanyi 00:43

进程管理：supervisor
1、Install：pip install supervisor
2、Start：supervisord -c /etc/supervisord.conf
3、Tool：supervisorctl

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1 采集收起来源：Supervisor 部署 Celery
2020-03-09
gongwanyi 08:44

权限验证：
#python manage.py celery flower --basic_auth=imooc:imooc

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0 采集收起来源：监控工具 Flower 的使用
2020-03-09
gongwanyi 00:58

监控工具：flower

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0 采集收起来源：监控工具 Flower 的使用
2020-03-09
gongwanyi 22:07

监控工具：flower
Install : pip install flower

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0 采集收起来源：Django 中配置使用 Celery
2020-03-09
gongwanyi 21:49

在Django中使用celery
1、install：pip install django-celery
2、Worker：python manage.py celery worker -Q queue
3、Beat：python manage.py celery beat

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0 采集收起来源：Django 中配置使用 Celery
2020-03-09
gongwanyi 02:03

创建项目
#django-admin.py startproject imooc

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0 采集收起来源：Django 中配置使用 Celery
2020-03-09
gongwanyi 01:28

#pip install django==1.8

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0 采集收起来源：Django 中配置使用 Celery
2020-03-09
gongwanyi 00:28

在Django中使用Celery

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0 采集收起来源：Django 中配置使用 Celery
2020-03-09
gongwanyi 00:11

使用Celery
1、Worker：celery -A task worker --loglevel=info
2、Beat：Celery -A task beat
3、Help：celery workker --help

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0 采集收起来源：Django 中配置使用 Celery
2020-03-09
gongwanyi 03:05

使用场景：
1、异步任务：将耗时任务提交给celery去异步执行，比如发短信/邮件、消息推送、音频处理等
2、执行定时任务：类似于crontab,比如每日数据统计

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0 采集收起来源：Celery 介绍
2020-03-09
gongwanyi 01:40

Celery架构图

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0 采集收起来源：Celery 介绍
2020-03-09
liuhui9312

celery worker -A task -l INFO
celery flower --address=0.0.0.0 --port=5555 --broker=xxx --basic_auth=user:password

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0 采集收起来源：监控工具 Flower 的使用
2019-10-23
helloap 01:57

celery介绍

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0 采集收起来源：Celery 介绍
2019-10-12
皮特王同学 00:56

使用flower监控celery

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0 采集收起来源：监控工具 Flower 的使用
2019-09-26