第一二项是必须的, 第三项则告诉Celery使用Django项目作为broker.
在INSTALLED_APPS中添加的djcelery是必须的.
kombu.transport.django则是基于Django的broker
最后创建Celery所需的数据表, 如果使用South作为数据迁移工具, 则运行:
python manage.py migrate
否则运行: (Django 1.6或Django 1.7都可以)
python manage.py syncdb
5. 创建一个task
正如前面所说的, 一个task就是一个Pyhton function. 但Celery需要知道这一function是task, 因此我们可以使用celery自带的装饰器decorator: @task. 在django app目录中创建taske.py:
当settings.py中的djcelery.setup_loader()运行时, Celery便会查看所有INSTALLED_APPS中app目录中的tasks.py文件, 找到标记为task的function, 并将它们注册为celery task.
将function标注为task并不会妨碍他们的正常执行. 你还是可以像平时那样调用它: z = add(1, 2).
6. 执行task
让我们以一个简单的例子作为开始. 例如我们希望在用户发出request后异步执行该task, 马上返回response, 从而不阻塞该request, 使用户有一个流畅的访问过程. 那么, 我们可以使用.delay, 例如在在views.py的一个view中:
from myapp.tasks import add
... add.delay(2, 2) ...
Celery会将task加入到queue中, 并马上返回. 而在一旁待命的worker看到该task后, 便会按照设定执行它, 并将他从queue中移除. 而worker则会执行以下代码:
import myapp.tasks.add
myapp.tasks.add(2, 2)
7. 关于import
这里需要注意的是, 在impprt task时, 需要保持一致. 因为在执行djcelery.setup_loader()时, task是以INSTALLED_APPS中的app名, 加.tasks.function_name注册的, 如果我们由于python path不同而使用不同的引用方式时(例如在tasks.py中使用from myproject.myapp.tasks import add形式), Celery将无法得知这是同一task, 因此可能会引起奇怪的bug.
8. 测试
a. 启动worker
正如之前说到的, 我们需要worker来执行task. 以下是在开发环境中的如何启动worker:
首先启动terminal, 如同开发django项目一样, 激活virtualenv, 切换到django项目目录. 然后启动django自带web服务器: python manage.py runserver.
然后启动worker:
如果用gevent需要加参数-P gevent
python manage.py celery worker --loglevel=info
此时, worker将会在该terminal中运行, 并显示输出结果.
b. 启动task
打开新的terminal, 激活virtualenv, 并切换到django项目目录:
$ python manage.py shell
>>> from myapp.tasks import add
>>> add.delay(2, 2)
此时, 你可以在worker窗口中看到worker执行该task:
10. 调试
由于Celery的运行需要启动多个部件, 我们可能会漏掉一两个. 所以我们建议:
使用最简单的设置
使用python debug和logging功能显示当前的进程
11. Eager模式
如果在settings.py设置:
CELERY_ALWAYS_EAGER = True
那么Celery便以eager模式运行, 则task便不需要加delay运行:
# 若启用eager模式, 则以下两行代码相同 add.delay(2, 2) add(2, 2)
12. 查看queue
因为我们使用了django作为broker, queue储存在django的数据库中. 这就意味着我们可以通过django admin查看该queue:
