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这篇文章主要为大家展示了“Python中如何实现Celery多队列配置”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python中如何实现Celery多队列配置”这篇文章吧。
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/proj -__init__ -app.py #实例化celery对象 -celeryconfig.py #celery的配置文件 -tasks.py #celery编写任务文件
app.py
#coding:utf-8 from __future__ import absolute_import from celery import Celery app = Celery('proj', include=['proj.tasks']) #实例化celery对象 app.config_from_object('proj.celeryconfig') #引入配置文件 if __name__ == '__main__': app.start()
proj参数为celery的名字
include参数为启动时导入的模块列表
tasks.py
#coding:utf-8 from __future__ import absolute_import from proj.app import app @app.task() def add(x, y): return x + y
celeryconfig.py
#coding:utf-8 from kombu import Queue BROKER_URL = 'amqp://guest:guest@127.0.0.1:5672//' # 使用RabbitMQ作为消息代理 CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0' # 把任务结果存在了Redis CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack' # 任务序列化和反序列化使用msgpack方案 CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 读取任务结果一般性能要求不高,所以使用了可读性更好的JSON CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间,不建议直接写86400,应该让这样的magic数字表述更明显 CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json', 'msgpack'] # 指定接受的内容类型 CELERY_QUEUES = ( #设置add队列,绑定routing_key Queue('add', routing_key='xue.add'), ) CELERY_ROUTES = { #projq.tasks.add这个任务进去add队列并routeing_key为xue.add 'projq.tasks.add': { 'queue': 'add', 'routing_key': 'xue.add', } }
CELERY_ACCEPT_CONTENT的类型msgpack为是一种比json更小更快的类型,如果用需要安装相对应的包。
CELERY_QUEUES设置一个指定routing_key的队列,这个名字可以任意指定。
CELERY_ROUTES设置路由,对指定的任务名,指定对应的队列和routing_key,注意,这里的routing_key需要和上面参数的一致。
启动
在proj的上层目录输入
celery -A proj.app worker -Q add -l info
proj.tasks.add为任务名称,也就是在CELERY_ROUTES设置的那个名称
add是设置的queue,key=xue.add是设置的routing_key
发布任务
from proj.tasks import add add.delay(2,3)
多队列中需要修改的地方
CELERY_QUEUES = ( #设置add队列,绑定routing_key Queue('add', routing_key='xue.add'), ) CELERY_ROUTES = { #projq.tasks.add这个任务进去add队列并routeing_key为xue.add 'projq.tasks.add': { 'queue': 'add', 'routing_key': 'xue.add', }
配置两个队列
# 配置队列 CELERY_QUEUES = ( Queue('default', routing_key='default'), Queue('队列1', routing_key='key1'), Queue('队列2', routing_key='key2'), )
# 路由(哪个任务放入哪个队列) CELERY_ROUTES = { '任务1': {'queue': '队列1', 'routing_key': 'key1'}, '任务2': {'queue': '对列2', 'routing_key': 'key2'}, }
以上是“Python中如何实现Celery多队列配置”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!