Celery学习记录

墨蓝 2021-09-20 23:02 409阅读 0赞

> 用到的python包：celery--3.1.25；django--1.11.26；python2.7.15；reids--2.10.6；
> 
> redis：4.0.11 （后来换的）

# 一、celery文档 #

首先，附上官方文档连接[https://docs.celeryproject.org/en/latest/][https_docs.celeryproject.org_en_latest]

celery3.1.7文档：[http://docs.jinkan.org/docs/celery/index.html][http_docs.jinkan.org_docs_celery_index.html]

# 二、安装及调试（centos7环境） #

由于centos7中不直接支持ifconfig命令，因此，先解决了[ifconfig及yum命令支持][ifconfig_yum]。此处，我是通过使用Xshell进行的远程访问，习惯用ifconfig进行查看ip建立连接。Xshell下载[地址][Link 1]，支持个人用户免费使用。

## 1、Xshell的使用简单说明 ##

安装后点击“文件”--“新建”，即可见下方窗口

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

在用户身份认证中，填写用户名密码

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

在左侧生成的图标处进行双击，以打开会话界面。支持打开多个。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

## 2、安装redis作为后续celery的broker使用 ##

下载及解压安装（下载安装的地址建议自行创建一个文件夹）

> wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.5.tar.gz     (具体版本根据情况自行选择)
> 
> tar -zxvf redis-5.0.5.tar.gz    （如果要解压到指定位置，后跟 "-C 目标位置"，例如："-C /usr/local"）
> 
> cd redis-5.0.5    (如果解压缩到了指定位置，先调转到解压的位置后，执行此命令)
> 
> make

make过程中遇到了错误及解决办法（参考：[CentOS7中编译安装redis5.0][CentOS7_redis5.0]）

此处问题解决是参考了上述文章，跳转到deps目录中，执行 make hiredis lua jemalloc linenoise 命令。

make成功后显示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

**配置文件修改：**

1、注释掉bind 127.0.0.1，以开发给其他计算机使用

![20191122105218328.png][]

2、关闭保护模式

![20191122105600122.png][]

**启动redis（假设redis解压到了usr/local/ 目录下）：**

> /usr/local/redis-5.0.5/src/redis-server    /usr/local/redis-5.0.5/redis.conf（服务端启动）
> 
> /usr/local/redis-5.0.5/src/redis-cli   （客服端）（新的交互窗口开启）

服务端启动成功会出现如下画面：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

注：关闭Redis服务命令：src/resdis-cli shutdown

## 3、安装支持的Python包 ##

> pip install redis
> 
> pip install -U "celery\[redis\]"    \#  pip install "celery\[librabbitmq,redis,auth,msgpack\]"

## 4、新建一个文件夹，创建一个tasks.py文件，作为celery application定义任务列表 ##

# -*- coding:utf-8 -*-
    
    from celery import Celery
    
    # 使用redis作为broker及backend
    app = Celery('tasks',                               # 名字
                 broker='redis://127.0.0.1:6379/1',     # broker
                 backend='redis://127.0.0.1:6379/2')    # backend存储结果
    
    
    # 创建任务函数
    @app.task
    def add(x, y):
        print("running...")
        return x + y

保存文件。

> 注：这里Celery的第一个参数“名字”，需要确保其与celery发布任务的“名称前缀(最后一个点前的部分)”保持一致，否则会报错“celery.exceptions.NotRegistered”。

## 5、启动一个celery worker开始监听，并等待执行任务 ##

celery -A tasks worker -l info    （在tasks.py目录中执行此命令）

*另外，windows环境中，上述语句后还需要参数“-P eventlet”*（如果有模拟浏览器的task，一定不要加，血的教训）

遇到问题（没有记录是啥问题），解决是通过安装了一个Python的包 **pip install 'more-intertools<=5.0.0'**。

成功的界面：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

## 6、调用任务 ##

打开新的终端页面，cd到tasks.py所在的目录，进入Python交互界面。调用tasks.py中的add函数，通过**delay()**或**apply\_async()**函数，将任务发布到broker。

![20191111103205616.png][]

在 worker 监听终端（执行过 celery -A tasks worker --loglevel=info 的终端页面），可以看到worker收到并执行了任务。

![20191111103551985.png][]

#  三、在项目中使用celery #

同样的需要启动Redis作为broker，方法同上，这里不再赘述。

创建项目，这里我使用的是在windows环境中，使用pycharm进行创建项目，同步到远程服务器中的方法。pycharm同步服务器代码的方法参考：[Pycharm连接远程服务器实现代码同步][Pycharm]

项目结构如下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

这里创建的项目名为celeryProject1，包含文件：“\_\_init\_\_.py，celery.py（app）， config.py（配置文件），tasks.py（任务）”。

1、celery.py

# -*- coding:utf-8 -*-
    
    from __future__ import absolute_import, unicode_literals
    from celery import Celery
    
    # 创建celery实例
    app = Celery('demo')
    # 导入配置文件
    app.config_from_object('celeryProject1.config')
    # 自动发现task
    app.autodiscover_tasks(['celeryProject1'])

2、config.py  （[官方文档][Link 2]）

# -*- coding:utf-8 -*-
    """参数配置见官方文档说明：http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/configuration.html#configuration"""
    # from kombu import Exchange, Queue
    
    BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/3'
    CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/4'
    CELERY_IMPORTS = ('celeryProject1.tasks1',)

3、task1.py

# -*- coding:utf-8 -*-
    
    from celeryProject1.celery import app
    
    
    # 创建任务
    @app.task
    def celery_task1():
        print "this is celery task1..."
    
    
    @app.task
    def celery_task2(x, y):
        print "this is celery task2..."
        return x+y
    
    
    @app.task
    def celery_task3(x, y):
        print "this is celery task3..."
        return x*y

项目文件完成之后，同步到服务器中。

使用Xshell工具，打开服务器交互界面，cd到项目所在的文件夹。执行：

>  celery -A celeryProject1 worker -l info

开启celery任务。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

打开新的Xshell交互窗口，cd到项目所在目录，开启Python环境：

![20191112104058671.png][]

发布任务：

![20191112104345748.png][]

此时，我们可以在celery服务监控界面，看到任务的执行情况：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

> 由上可见，celery项目必要的内容包括：app、配置文件、任务。
> 
> 需要开启的窗口界面：Redis(作为broker及backend)、启动worker的监听界面(celery -A XXX worker -l info)、Python发布任务的界面。

# 四、在Django中使用Celery(Windows) #

因为项目本身的缘故，这里将Django环境搭到了windows环境中。Django环境的创建：[Django创建项目记录][Django]。

本部分同时参考了博文：[Django中使用Celery][Django_Celery]；[Django+redis+celery 实现异步任务][Django_redis_celery]

创建好Django及app后，现在默认你已经启动了Django服务，后续修改中不需要重启Django，它会自动识别修改过的部分。

## 1、接下来，修改/添加必要的文件 ##

修改Django的settings文件添加（这里我是用的redis作为了broker及backend，配置的ip地址，此处与实际对应）：

# ------------------------------------------------------------------------------------
    CELERY_BROKER_URL = 'redis://192.168.236.129:6379/1'  # Broker配置，使用Redis作为消息中间件
    
    CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://192.168.236.129:6379/2'  # BACKEND配置，这里使用redis
    
    CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'  # 结果序列化方案
    # ------------------------------------------------------------------------------------

在与项目的同名python package中添加celery.py文件：

from __future__ import absolute_import
    import os
    from celery import Celery
    from django.conf import settings
    
    os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', '项目名称.settings')  # 设置django环境
    
    app = Celery('项目名称')
    
    app.config_from_object('django.conf:settings') 
    
    # 发现任务文件每个app下的tasks.py
    app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)

修改\_\_init\_\_.py文件(根据此部分参考的博文)：

from __future__ import absolute_import
    from .celery import app
    
    __all__ = ['app']

在你的app的python package包中添加tasks.py文件(一个实例，根据你的实际需要定义tasks的内容)：

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    from DjangoCeleryForCrawler.celery import app
    
    
    @app.task
    def celery_task1():
        print "task1 test!"
        # return 111

现在，我的项目目录结构如下(为了不造成不必要的干扰，将非必须文件打码了)：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

## 2、开启Celery服务  ##

好了，我们现在在pycharm点击下边框处的“terminal”打开一个新的交换窗口，执行

> celery -A 你的项目名 worker -l debug

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

可以观察到成功开启了Celery服务。

打开新的Terminal窗口，执行我们定义的tasks中的任务进行测试：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

可以看到监视窗口收到并执行了task：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

## 3、通过分配路由，在浏览器页面调用任务 ##

同此部分“1”，在tasks.py中添加一个task：

@app.task
    def test_task1(a, b):
        print "task1 test!"
        return a+b

在同级目录下的views.py中， 调用此task：

# -*- coding: utf-8 -*-
    from __future__ import unicode_literals
    import json
    import tasks
    from django.http import HttpResponse
    
    
    def test_celery(request, *args, **kwargs):
        sums = tasks.test_task1.delay(1, 2)
        result = {'code': 0, 'msg': str(sums)}
        return HttpResponse(json.dumps(result, ensure_ascii=False), content_type='application/json')

接下来，在项目的urls.py中定义路由：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

在浏览器地址栏输入此地址进行访问：[http://127.0.0.1:8000/test\_celery/][http_127.0.0.1_8000_test_celery].

**写在后面：**

开始在windows上启动服务时，加了个 -P eventlet 的参数(不知道在哪个教程看到的)。其他task都没问题，有一个task包括启动Chrome浏览器的代码，就有了如下报错：

> \[2019-11-27 11:03:47,292: ERROR/MainProcess\] Task proj.tasks.chrome\_test\[03e31b41-42b4-46ae-96cc-b856a7f7ae00\] raised unexpected: WebD  
> riverException()  
> Traceback (most recent call last):  
>   File "d:\\software\\professional\\python27\\lib\\site-packages\\celery\\app\\trace.py", line 240, in trace\_task  
>     R = retval = fun(\*args, \*\*kwargs)  
>   File "d:\\software\\professional\\python27\\lib\\site-packages\\celery\\app\\trace.py", line 438, in \_\_protected\_call\_\_  
>     return self.run(\*args, \*\*kwargs)  
>   File "E:\\MyProjects\\PythonProject\\CeleryChromeTest\\proj\\tasks.py", line 23, in chrome\_test  
>     options=chrome\_options)  
>   File "d:\\software\\professional\\python27\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\chrome\\webdriver.py", line 73, in \_\_init\_\_  
>     self.service.start()  
>   File "d:\\software\\professional\\python27\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\common\\service.py", line 95, in start  
>     (os.path.basename(self.path), self.start\_error\_message, str(e)))  
> **WebDriverException: Message: The executable chromedriver.exe needs to be available in the path. Please see https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/home**  
> **set\_nonblocking() on a file object with no setblocking() method (Windows pipes don't support non-blocking I/O)**

这个错误找个N天， 始终不得其解。误打误撞，去掉了“-P eventlet”参数，....，问题解决了。看[文档的该部分][Link 3]，是该任务有阻塞调用（blocking calls）

### \# celery的一些task参数 ###

1. (time_limit=20)设置任务最大执行时间

达到时间上限若没有执行完，报错“**Process 'Worker-x' pid:xxxx exited with 'signal 15 (SIGTERM)'**”，并退出任务。

[https_docs.celeryproject.org_en_latest]: https://docs.celeryproject.org/en/latest/
[http_docs.jinkan.org_docs_celery_index.html]: http://docs.jinkan.org/docs/celery/index.html
[ifconfig_yum]: https://blog.csdn.net/qq_27378621/article/details/102974861
[Link 1]: https://www.netsarang.com/zh/all-downloads/?code=622
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20210920/5c0efb9b36b547b1b1272beda9e7effa.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20210920/32eeebf368b145a093f7fc4b00dbb589.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20210920/3e1eb4dd78214779a2e129ea785b89ad.png
[CentOS7_redis5.0]: https://www.cnblogs.com/shawhe/p/9548620.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20210920/2666cac77b7840f9bacc35aa10468169.png
[20191122105218328.png]: /images/20210920/684275875b514717934b925af3d29155.png
[20191122105600122.png]: /images/20210920/cb09446db91b4db3b2632d13d894d44f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20210920/1eb79938727940e2b71506181d807541.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20210920/a46129e86b1142999f2a890749b66944.png
[20191111103205616.png]: /images/20210920/daf5ecfb76524549a476d7f88897663e.png
[20191111103551985.png]: /images/20210920/04a3a2ff31bc4b25a2d5b460be0ccf95.png
[Pycharm]: https://blog.csdn.net/qq_27378621/article/details/103023370
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20210920/0cd72570bc2648a78cf99c02ceea9c51.png
[Link 2]: http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/configuration.html#configuration
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20210920/c1e444b9a6744461808230dea8c7dfe3.png
[20191112104058671.png]: /images/20210920/060b8841a0b94a0783a77f847e760c76.png
[20191112104345748.png]: /images/20210920/e1cc5070c5b5416db1913172e3933aa0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20210920/82efe632ff2a40409a7ed956f740783b.png
[Django]: https://blog.csdn.net/qq_27378621/article/details/103123544
[Django_Celery]: https://www.cnblogs.com/wdliu/p/9530219.html
[Django_redis_celery]: https://blog.csdn.net/Leo062701/article/details/90581705
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20210920/ee8b2016641d41968a0934df3839d367.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20210920/9bdea92d793a40c9a11c7f70c636a9e5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20210920/d4bd3e2bc5b34039b67c3c6957e93d5a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: /images/20210920/f39d5ea41c0248918d8c30abcc7afc2b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: /images/20210920/53891ec2e41d430a94ad6589d651ddee.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mzc4NjIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]: /images/20210920/f38f622e34a144638656bba91b086644.png
[http_127.0.0.1_8000_test_celery]: http://127.0.0.1:8000/test_celery/
[Link 3]: http://docs.jinkan.org/docs/celery/userguide/concurrency/eventlet.html