如何使用Python Celery动态添加定时任务

本篇内容介绍了“如何使用python Celery动态添加定时任务”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

一、背景

实际工作中会有一些耗时的异步任务需要使用定时调度，比如发送邮件，拉取数据，执行定时脚本

通过celery 实现调度主要思想是 通过引入中间人redis，启动 worker 进行任务执行 ，celery-beat进行定时任务数据存储

二、Celery动态添加定时任务的官方文档

celery文档：https://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/periodic-tasks.html#beat-custom-schedulers

celery 自定义调度类说明:

自定义调度器类可以在命令行中指定（--scheduler参数）

Django-celery-beat文档 : Https://pypi.org/project/djanGo-celery-beat/

关于django-celery-beat 插件的说明:

此扩展使您能够将定期任务计划存储在数据库中，可以从 Django 管理界面管理周期性任务，您可以在其中创建、编辑和删除周期性任务以及它们应该运行的频率

三、celery简单实用

3.1 基础环境配置

1. 安装最新版本的Django

pip3 install django #当前我安装的版本是 3.0.6

创建项目

django-admin startproject typeideadjango-admin startapp blog

安装 celery

pip3 install django-celerypip3 install -U Celery pip3 install "celery[libRabbitMQ,Redis,auth,msgpack]" pip3 install django-celery-beat # 用于动态添加定时任务pip3 install django-celery-resultspip3 install redis

3.2 测试使用Celery应用

1. 创建blog目录、新建task.py

首先在Django项目中创建一个blog文件夹，并且在blog文件夹下创建tasks.py模块, 如下：

tasks.py代码如下:

#!/usr/bin/env Python# -*- coding: UTF-8 -*- """#File: tasks.py#Time: 2022/3/30 2:26 下午#Author: julius"""from celery import Celery # 使用redis做为brokerapp = Celery('blog.tasks2',broker='redis://127.0.0.1:6379/0') # 创建任务函数@app.taskdef my_task():    print('任务正在执行...')

Celery第一个参数是给其设定一个名字， 第二参数我们设定一个中间人broker, 在这里我们使用Redis作为中间人。my_task函数是我们编写的一个任务函数， 通过加上装饰器app.task, 将其注册到broker的队列中。

2. 启动redis、创建worker

现在我们在创建一个worker， 等待处理队列中的任务。

进入项目的根目录，执行命令: celery -A celery_tasks.tasks worker -l info

3. 调用任务

下面来测试一下功能，创建一个任务，加入任务队列中，提供worker执行。

进入python终端, 执行如下代码:

$ python manage.py shell>>> from blog.tasks import my_task>>> my_task.delay()<AsyncResult: 83484dfe-f729-417b-8e51-6c7ae32a1377>

调用一个任务函数，将会返回一个AsyncResult对象，这个对象可以用来检查任务的状态或者获得任务的返回值。

4. 查看结果

在worker的终端查看任务执行情况，可以看到已经收到83484dfe-f729-417b-8e51-6c7ae32a1377 任务，并打印了任务执行信息

5. 存储并查看任务执行状态

把任务执行结果赋值给ret，然后调用result() 会产生 DisabledBackend 报错，可见没有配置后端存储的时候并不能保存任务执行的状态信息，下一节我们会讲到如何配置backend保存任务执行结果

$ python manage.py shell>>> from blog.tasks import my_task>>> ret=my_task.delay()>>> ret.result()

四、配置backend存储任务执行结果

如果我们想跟踪任务的状态，Celery需要将结果保存到某个地方。有几种保存的方案可选:sqlAlchemy、Django ORM、Memcached、 Redis、rpc (RabbitMQ/AMQP)。

1. 添加backend参数

在本例中我们使用Redis作为存储结果的方案，通过Celery的backend参数来设定任务结果存储地址。我们将tasks模块修改如下:

from celery import Celery # 使用redis作为broker以及backendapp = Celery('celery_tasks.tasks',             broker='redis://127.0.0.1:6379/8',             backend='redis://127.0.0.1:6379/9') # 创建任务函数@app.taskdef my_task(a, b):    print("任务函数正在执行....")    return a + b

给Celery增加了backend参数，指定redis作为结果存储,并将任务函数修改为两个参数，并且有返回值。

2. 调用任务/查看任务执行结果

下面再来执行调用一下这个任务看看。

$ python manage.py shell>>> from blog.tasks import my_task>>> res=my_task.delay(10,40)>>> res.result50>>> res.failed()False

再来看看worker的执行情况，如下：

可以看到celery任务已经执行成功了。

但是这只是一个开始，下一步要看看如何添加定时的任务。

四、优化Celery目录结构

上面直接将Celery的应用创建、配置、tasks任务全部写在了一个文件，这样在后面项目越来越大，也是不方便的。下面来拆分一下，并且添加一些常用的参数。

基本结构如下

$ vim typeidea/celery.py (Celery应用文件)

#!/usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*- """#File: celery.py#Time: 2022/3/30 12:25 下午#Author: julius"""import osfrom celery import Celeryfrom blog import celeryconfigproject_name='typeidea'# set the default django setting module for the 'celery' programos.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE','typeidea.settings')app = Celery(project_name) app.config_from_object('django.conf:settings') app.autodiscover_tasks()

vim blog/celeryconfig.py (配置Celery的参数文件)

#!/usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*- """#File: celeryconfig.py#Time: 2022/3/30 2:54 下午#Author: julius"""# 设置结果存储from typeidea import settingsimport os os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "typeidea.settings")CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0'# 设置代理人brokerBROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/1'# celery 的启动工作数量设置CELERY_WORKER_CONCURRENCY = 20# 任务预取功能，就是每个工作的进程／线程在获取任务的时候，会尽量多拿 n 个，以保证获取的通讯成本可以压缩。CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER = 20# 非常重要,有些情况下可以防止死锁CELERYD_FORCE_EXECV = True# celery 的 worker 执行多少个任务后进行重启操作CELERY_WORKER_MAX_TASKS_PER_CHILD = 100# 禁用所有速度限制，如果网络资源有限，不建议开足马力。CELERY_DISABLE_RATE_LIMITS = True CELERY_ENABLE_UTC = FalseCELERY_TIMEZONE = settings.TIME_ZONEDJANGO_CELERY_BEAT_TZ_AWARE = FalseCELERY_BEAT_SCHEDULER = 'django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler'

vim blog/tasks.py (tasks 任务文件)

import timefrom blog.celery import app # 创建任务函数@app.taskdef my_task(a, b, c):    print('任务正在执行...')    print('任务1函数休眠10s')    time.sleep(10)    return a + b + c

五、开始使用django-celery-beat调度器

使用 django-celery-beat 动态添加定时任务  celery 4.x 版本在 django 框架中是使用 django-celery-beat 进行动态添加定时任务的。前面虽然已经安装了这个库，但是还要再说明一下。

1. 安装 django-celery-beat

pip3 install django-celery-beat

2.在项目的 settings 文件配置 django-celery-beat

INSTALLED_APPS = [    'blog',    'django_celery_beat',    ...] # Django设置时区LANGUAGE_CODE = 'zh-hans'  # 使用中国语言TIME_ZONE = 'Asia/Shanghai'  # 设置Django使用中国上海时间# 如果USE_TZ设置为True时，Django会使用系统默认设置的时区，此时的TIME_ZONE不管有没有设置都不起作用# 如果USE_TZ 设置为False,TIME_ZONE = 'Asia/Shanghai', 则使用上海的UTC时间。USE_TZ = False

3. 创建 django-celery-beat 相关表

执行Django数据库迁移: python manage.py migrate

4. 配置Celery使用 django-celery-beat

配置 celery.py

import os from celery import Celery from blog import celeryconfig # 为celery 设置环境变量os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE","typeidea.settings")# 创建celery appapp = Celery('blog')# 从单独的配置模块中加载配置app.config_from_object(celeryconfig) # 设置app自动加载任务app.autodiscover_tasks([    'blog',])

配置 celeryconfig.py

# 设置结果存储from typeidea import settingsimport os os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "typeidea.settings")CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0'# 设置代理人brokerBROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/1'# celery 的启动工作数量设置CELERY_WORKER_CONCURRENCY = 20# 任务预取功能，就是每个工作的进程／线程在获取任务的时候，会尽量多拿 n 个，以保证获取的通讯成本可以压缩。CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER = 20# 非常重要,有些情况下可以防止死锁CELERYD_FORCE_EXECV = True# celery 的 worker 执行多少个任务后进行重启操作CELERY_WORKER_MAX_TASKS_PER_CHILD = 100# 禁用所有速度限制，如果网络资源有限，不建议开足马力。CELERY_DISABLE_RATE_LIMITS = True CELERY_ENABLE_UTC = FalseCELERY_TIMEZONE = settings.TIME_ZONEDJANGO_CELERY_BEAT_TZ_AWARE = FalseCELERY_BEAT_SCHEDULER = 'django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler'

编写任务 tasks.py

import timefrom celery import Celeryfrom blog.celery import app # 使用redis做为broker# app = Celery('blog.tasks2',broker='redis://127.0.0.1:6379/0',backend='redis://127.0.0.1:6379/1') # 创建任务函数@app.taskdef my_task(a, b, c):    print('任务正在执行...')    print('任务1函数休眠10s')    time.sleep(10)    return a + b + c @app.taskdef my_task2():    print("任务2函数正在执行....")    print('任务2函数休眠10s')    time.sleep(10)

5. 启动定时任务work

启动定时任务首先需要有一个work执行异步任务，然后再启动一个定时器触发任务。

启动任务 work

$ celery -A blog worker -l info

启动定时器触发 beat

celery -A blog beat -l info --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler

六、具体操作演练

6.1 创建基于间隔时间的周期性任务

1. 初始化周期间隔对象interval 对象

>>> from django_celery_beat.models import PeriodicTask, IntervalSchedule>>> schedule, created = IntervalSchedule.objects.get_or_create( ...       every=10, ...       period=IntervalSchedule.SECONDS, ...  )>>> IntervalSchedule.objects.all()<QuerySet [<IntervalSchedule: every 10 seconds>]>

创建一个无参数的周期性间隔任务

>>>PeriodicTask.objects.create(interval=schedule,name='my_task2',task='blog.tasks.my_task2',)<PeriodicTask: my_task2: every 10 seconds>

beat 调度服务日志显示如下：

worker 服务日志显示如下：

创建一个带参数的周期性间隔任务

>>> PeriodicTask.objects.create(interval=schedule,name='my_task',task='blog.tasks.my_task',args=JSON.dumps([10,20,30]))<PeriodicTask: my_task: every 10 seconds>

beat 调度服务日志结果:

worker 服务日志结果:

4.如何高并发执行任务

需要并行执行任务的时候，就需要设置多个worker来执行任务。

6.2 创建一个不带参数的周期性间隔任务

初始化 crontab 的调度对象

>>> import pytz>>> schedule, _ = CrontabSchedule.objects.get_or_create(... minute='*',... hour='*',... day_of_week='*',... day_of_month='*',... timezone=pytz.timezone('Asia/Shanghai')... )

创建不带参数的定时任务

PeriodicTask.objects.create(crontab=schedule,name='my_task2_crontab',task='blog.tasks.my_task2',)

beat 调度服务执行结果

worker 执行服务结果

6.3 周期性任务的查询、删除操作

1. 周期性任务的查询

>>> PeriodicTask.objects.all()<ExtendedQuerySet [<PeriodicTask: celery.backend_cleanup: 0 4 * * * (m/h/dM/MY/d) Asia/Shanghai>, <PeriodicTask: my_task2_crontab: * * * * * (m/h/dM/MY/d) Asia/Shanghai>]>>>> PeriodicTask.objects.get(name='my_task2_crontab')<PeriodicTask: my_task2_crontab: * * * * * (m/h/dM/MY/d) Asia/Shanghai>>>> for task in PeriodicTask.objects.all():...     print(task.id)... 113>>> PeriodicTask.objects.get(id=13)<PeriodicTask: my_task2_crontab: * * * * * (m/h/dM/MY/d) Asia/Shanghai>>>> PeriodicTask.objects.get(name='my_task2_crontab')<PeriodicTask: my_task2_crontab: * * * * * (m/h/dM/MY/d) Asia/Shanghai>

控制台实际操作记录

2.周期性任务的暂停/启动

2.1 设置my_taks2_crontab 暂停任务

>>> my_task2_crontab = PeriodicTask.objects.get(id=13)>>> my_task2_crontab.enabledTrue>>> my_task2_crontab.enabled=False>>> my_task2_crontab.save()

查看worker输出：

可以看到worker从19:31以后已经没有输出了，说明已经成功吧my_task2_crontab 任务暂停

2.2 设置my_task2_crontab 开启任务

把任务的 enabled 为 True 即可：

>>> my_task2_crontab.enabledFalse>>> my_task2_crontab.enabled=True>>> my_task2_crontab.save()

查看worker输出：

可以看到worker从19:36开始有输出，说明已把my_task2_crontab 任务重新启动

3. 周期性任务的删除

获取到指定的任务后调用delete()，再次查询指定任务会发现已经不存在了

PeriodicTask.objects.get(name='my_task2_crontab').delete()>>> PeriodicTask.objects.get(name='my_task2_crontab')Traceback (most recent call last):  File "<console>", line 1, in <module>  File "/Users/julius/PyCharmProjects/typeidea/.venv/lib/python3.9/site-packages/django/db/models/manager.py", line 85, in manager_method    return getattr(self.get_queryset(), name)(*args, **kwargs)  File "/Users/julius/PycharmProjects/typeidea/.venv/lib/python3.9/site-packages/django/db/models/query.py", line 435, in get    raise self.model.DoesNotExist(django_celery_beat.models.PeriodicTask.DoesNotExist: PeriodicTask matching query does not exist.

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