day11——celery

celery介绍架构和安装

                        
                          # celery:分布式的异步任务框架，主要用来做：
	异步任务
    延时任务
    定时任务---》如果只想做定时任务，可以不使用celery，有别的选择

# celery 框架，原理
1）可以不依赖任何服务器，通过自身命令，启动服务(内部支持socket)
2）celery服务为为其他项目服务提供异步解决任务需求的
注：会有两个服务同时运行，一个是项目服务，一个是celery服务，项目服务将需要异步处理的任务交给celery服务，celery就会在需要时异步完成项目的需求

人是一个独立运行的服务 | 医院也是一个独立运行的服务
	正常情况下，人可以完成所有健康情况的动作，不需要医院的参与；但当人生病时，就会被医院接收，解决人生病问题
	人生病的处理方案交给医院来解决，所有人不生病时，医院独立运行，人生病时，医院就来解决人生病的需求
   
# celery架构
消息中间件（broker）：消息队列：可以使用redis，rabbitmq，咱们使用redis
任务执行单元（worker）：真正的执行 提交的任务
任务执行结果存储（banckend）：可以使用mysql，redis，咱们使用redis

# 安装celery
	-pip install Celery
    -释放出可执行文件：celery，由于 python解释器的script文件夹再环境变量，任意路径下执行celery都能找到
   
# celery不支持win，所以想再win上运行，需要额外安装eventlet
windows系统需要eventlet支持：pip3 install eventlet
Linux与MacOS直接执行：
	3.x，4.x版本：celery worker -A demo -l info
    5.x版本：     celery -A demo worker -l info -P eventlet

                        
                      

celery执行异步任务

                        
                          # 基本使用
	1 在虚拟环境中装celery和eventlet
    2 写个demo.py文件，实例化得到app对象，注册任务
    	from celery import Celery
        import time
        broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'  # 消息中间件 redis
        backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'  # 结果存储 redis
        app = Celery(__name__,broker=broker,backend=backend)
        @app.task  # 变成celery的任务了
        def add(a,b):
            print('运算结果是',a+b)
            time.sleep(1)
            return a + b
    3 启动worker(worker监听消息队列，等待别人提交任务，如果有则直接执行，没有则卡在这等待任务)
    	celery -A demo worker -l info -P eventlet
      
    4 别人提交任务，提交完成会返回一个id号，后期使用id号查询，至于这个任务有没有被执行，取决于worker有没有启动，如果worker没有启动会存放在消息队列中等待
    	from demo import add
        res = add.delay(2,2)
    	print(res)
    
    5 提交任务的人，使用id号查看结果
    	from demo import app
        # celery的包下
        from celery.result import AsyncResult

        id = '042a8fc1-6b0f-4ad6-bf72-edefa657a52f'
        if __name__ == '__main__':
            a = AsyncResult(id=id, app=app)
            if a.successful():  # 正常执行完成
                result = a.get()  # 任务返回的结果
                print(result)
            elif a.failed():
                print('任务失败')
            elif a.status == 'PENDING':
                print('任务等待中被执行')
            elif a.status == 'RETRY':
                print('任务异常后正在重试')
            elif a.status == 'STARTED':
                print('任务已经开始被执行')

                        
                      

包结构celery

                        
                          # 使用步骤
	1 新建包:celery_task
    2 再包下新建 celery.py 必须叫它,里面实例化得到app对象
    from celery import Celery
    broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'  # 消息中间件 redis
    backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'  # 结果存储 redis
    app = Celery(__name__, broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.course_task','celery_task.home_task','celery_task.user_task'])
    
    3 新建任务py文件：user_task.py   course_task.py  home_task.py
    	-以后跟谁相关的任务，就写在谁里面
        from .celery import app
        import time
        @app.task
        def send_sms(mobile, code):
            time.sleep(2)
            print('%s手机号，发送短信成功，验证码是：%s' % (mobile, code))
            return True
    4 启动worker，以包启动，来到包所在路径下
    	celery -A 包名 worker -l info -P eventlet
        celery -A celery_task worker -l info -P eventlet
       
    5 其他程序，导入任务，提交任务即可
    	from celery_task.user_task import send_sms
        res = send_sms.delay(1999999333, 8888)
        print(res)  # f33ba3c5-9b78-467a-94d6-17b9074e8533
    
    6 其它程序，查询结果
    from celery_task.celery import app
    # celery的包下
    from celery.result import AsyncResult

    id = '51a669a3-c96c-4f8c-a5fc-e1b8e2189ed0'
    if __name__ == '__main__':
        a = AsyncResult(id=id, app=app)
        if a.successful():  # 正常执行完成
            result = a.get()  # 任务返回的结果
            print(result)
        elif a.failed():
            print('任务失败')
        elif a.status == 'PENDING':
            print('任务等待中被执行')
        elif a.status == 'RETRY':
            print('任务异常后正在重试')
        elif a.status == 'STARTED':
            print('任务已经开始被执行')

                        
                      

celery执行延迟任务和定时任务

                        
                          # celery 可以做
	-异步任务
    -延迟任务---》延迟多长时间干任务
    -定时任务：每天12点钟，每隔几秒。。。
   		-如果只做定时任务，不需要使用celery这么重，apscheduler（自己去研究）
        
# 异步任务
	-导入异步任务的函数
    -函数.delay(参数)
   
# 延迟任务
	-导入异步任务的函数
    -函数.apply_async(kwargs={'mobile':'1896334234','code':8888},eta=时间对象)
   
# 定时任务：在app所在的文件下配置
	- 1 配置
	app.conf.beat_schedule = {
        'send_sms': {
            'task': 'celery_task.user_task.send_sms',
            'schedule': timedelta(seconds=5),
            'args': ('1822344343', 8888),
        },
        'add_course': {
            'task': 'celery_task.course_task.add_course',
            # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
            'schedule': crontab(hour=11, minute=38),  # 每天11点35，执行
            'args': (),
        }
    }
    -2 启动beat
	celery  -A celery_task beat -l info 
       启动worker
    celery -A celery_task worker -l info -P eventlet
    -3 到了时间，beat进程负责提交任务到消息队列---》worker执行

                        
                      

django中使用celery

                        
                          # 使用步骤
	1 把之前写好的包，copy到项目根路径下
    2 在xx_task.py 中写任务
    	from .celery import app
        @app.task
        def add_banner():
            from home.models import Banner
            Banner.objects.create(title='测试', image='/1.png', link='/banner', info='xxx',orders=99)
            return 'banner增加成功'
    3 在celery.py 中加载django配置
    import os
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "luffy_api.settings.dev")
    
    4 视图函数中，导入任务，提交即可
    	class CeleryView(APIView):
            def get(self, request):
                res = add_banner.delay()
                return APIResponse(msg='新增banner的任务已经提交了')
    5 启动worker，等待运行即可
    	celery -A celery_task worker -l info -P eventlet

                        
                      

接口缓存

                        
                          # 所有接口都可以改造，尤其是查询所有的这种接口，如果加入缓存，会极大的提高查询速度

# 首页轮播图接口：获取轮播图数据，加缓存---》咱们只是以它为例


class BannerView(GenericViewSet, ListModelMixin):
    queryset = Banner.objects.all().filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('orders')[:settings.BANNER_COUNT]
    serializer_class = BannerSerializer

    def list(self, request, *args, **kwargs):
        '''
          1 先去缓存中查一下有没有数据
          2 如果有，直接返回，不走父类的list了(list在走数据库)
          3 如果没有，走父类list，查询数据库
          4 把返回的数据，放到缓存中
        '''

        data = cache.get('home_banner_list')
        if not data:  # 缓存中没有
            print('走了数据库')
            res = super().list(request, *args, **kwargs)  # 查询数据库
            # 返回的数据，放到缓存中
            data = res.data.get('data')  # {code:100,msg:成功，data:[{},{}]}
            cache.set('home_banner_list', data)
        return APIResponse(data=data)


    
# 公司里可能会这么写
	-写一个查询所有带缓存的基类
    -写个装饰器，只要一配置，就自动带缓存
    
    
# 双写一致性问题：缓存数据和数据库数据不一致了
	-写入数据库，删除缓存
    -写入数据库，更新缓存
    -定时更新缓存

                        
                      

最后此篇关于Celery的基本使用的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Celery的基本使用的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。