Python Celery를 사용하여 예약된 작업을 동적으로 추가하는 방법

1. 배경

실제 작업에서는 이메일 보내기, 데이터 가져오기, 예약된 스크립트 실행 등 예약해야 하는 시간이 많이 걸리는 비동기 작업이 있을 것입니다

구현의 주요 아이디어 celery를 통한 예약은 중간자 redis를 도입하고 작업 실행을 위해 작업자를 시작하며 celery-beat는 예약된 작업 데이터 저장을 수행합니다

2. 예약된 작업을 동적으로 추가하기 위한 Celery 공식 문서

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

celery 사용자 정의 스케줄링 클래스 설명:

사용자 정의 스케줄러 클래스는 명령줄에서 지정할 수 있습니다(--scheduler 매개변수)

django-celery -beat 문서: https:// pypi.org/project/django-celery-beat/

django-celery-beat 플러그인에 대한 참고 사항:

이 확장 기능을 사용하면 주기적인 작업 일정을 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. Django 관리 인터페이스에서 관리할 수 있습니다. 정기적인 작업과 실행 빈도를 생성, 편집 및 삭제할 수 있습니다

3. Celery는 간단하고 실용적입니다.

3.1 기본 환경 구성

1 최신 버전의 Django를 설치합니다.

pip3 install django #当前我安装的版本是 3.0.6

2. 프로젝트 만들기

django-admin startproject typeidea
django-admin startapp blog

3. celery 설치

pip3 install django-celery
pip3 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-results
pip3 install redis

3.2 Celery 애플리케이션을 사용하여 테스트

1. 블로그 디렉터리를 만들고 task.py

먼저 블로그 폴더를 만듭니다. Django 프로젝트를 실행하고 blog 폴더 아래에 작업을 생성합니다.

task.py 코드는 다음과 같습니다.

#!/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broker
app = Celery('blog.tasks2',broker='redis://127.0.0.1:6379/0')
 
# 创建任务函数
@app.task
def my_task():
    print('任务正在执行...')

Celery 첫 번째 매개변수는 이름을 설정하는 것입니다. 중개인 브로커를 설정합니다. 여기서는 Redis를 중개자로 사용합니다. my_task 함수는 우리가 작성한 task 함수로 app.task 데코레이터를 추가하면 브로커의 대기열에 등록됩니다.

2. Redis 시작 및 작업자 생성

이제 작업자를 생성하고 대기열에서 작업을 처리하기를 기다리고 있습니다.

프로젝트의 루트 디렉터리에 들어가서 다음 명령을 실행합니다: celery -A celery_tasks.tasks 작업자 -l info

3 작업 호출

함수를 테스트하고 작업을 생성하고 추가해 보겠습니다. 작업 대기열을 생성하고 작업자 실행을 제공합니다.

파이썬 터미널에 들어가서 다음 코드를 실행하세요:

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

작업 함수를 호출하면 AsyncResult 개체가 반환됩니다. 이 개체는 작업 상태를 확인하거나 작업의 반환 값을 얻는 데 사용할 수 있습니다.

4. 결과 확인

작업자 터미널에서 작업 실행 상태를 확인하면 83484dfe-f729-417b-8e51-6c7ae32a1377 작업이 수신되고 작업 실행 정보가 인쇄된 것을 확인할 수 있습니다

5. 작업 실행 상태 저장 및 보기

작업 실행 결과를 ret에 할당한 후 result()를 호출하면 비활성화된Backend 오류가 발생하는 경우를 볼 수 있습니다. 백엔드 저장소가 구성되지 않았습니다. 다음 섹션에서 설명하겠습니다. 작업 실행 결과를 저장하도록 백엔드를 구성하는 방법으로 이동하세요

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

4. 작업 실행 결과를 저장하도록 백엔드를 구성하세요

작업 상태에 따라 Celery는 결과를 어딘가에 저장해야 합니다. SQLAlchemy, Django ORM, Memcached, Redis, RPC(RabbitMQ/AMQP) 등 여러 가지 스토리지 옵션을 사용할 수 있습니다.

1. 백엔드 매개변수 추가

이 예에서는 Redis를 결과 저장 솔루션으로 사용하고 Celery의 백엔드 매개변수를 통해 작업 결과 저장 주소를 설정합니다. 작업 모듈을 다음과 같이 수정했습니다.

from celery import Celery
 
# 使用redis作为broker以及backend
app = 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.task
def my_task(a, b):
    print("任务函数正在执行....")
    return a + b

Celery에 백엔드 매개변수를 추가하고, 결과 저장소로 redis를 지정하고, 작업 함수를 두 개의 매개변수와 반환 값으로 수정했습니다.

2. 태스크 호출/태스크 실행 결과 보기

태스크를 다시 호출해서 살펴보겠습니다.

$ python manage.py shell
>>> from blog.tasks import my_task
>>> res=my_task.delay(10,40)
>>> res.result
50
>>> res.failed()
False

다음과 같이 워커의 실행을 살펴보겠습니다.

셀러리 작업이 성공적으로 실행된 것을 확인할 수 있습니다.

하지만 이것은 시작일 뿐이며 다음 단계는 예약된 작업을 추가하는 방법을 살펴보는 것입니다.

4. Celery 디렉토리 구조 최적화

위에서는 모든 Celery 애플리케이션 생성, 구성 및 작업 작업을 하나의 파일에 직접 작성하므로 나중에 프로젝트가 점점 커지는 데 불편을 겪습니다. 이를 분석하고 일반적으로 사용되는 몇 가지 매개변수를 추가해 보겠습니다.

기본 구조는 다음과 같습니다

$ vim typeidea/celery.py (셀러리 애플리케이션 파일)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
"""
#File: celery.py
#Time: 2022/3/30 12:25 下午
#Author: julius
"""
import os
from celery import Celery
from blog import celeryconfig
project_name='typeidea'
# set the default django setting module for the 'celery' program
os.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 settings
import os
 
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "typeidea.settings")
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# 设置代理人broker
BROKER_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 = False
CELERY_TIMEZONE = settings.TIME_ZONE
DJANGO_CELERY_BEAT_TZ_AWARE = False
CELERY_BEAT_SCHEDULER = 'django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler'

vim blog/tasks.py (tasks 任务文件)

import time
from blog.celery import app
 
# 创建任务函数
@app.task
def 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 app
app = 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 settings
import os
 
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "typeidea.settings")
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# 设置代理人broker
BROKER_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 = False
CELERY_TIMEZONE = settings.TIME_ZONE
DJANGO_CELERY_BEAT_TZ_AWARE = False
CELERY_BEAT_SCHEDULER = 'django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler'

编写任务 tasks.py

import time
from celery import Celery
from 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.task
def 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.task
def 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>]>

2.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：

3.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

1.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')
... )

2. 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=&#39;my_task2_crontab&#39;)
<PeriodicTask: my_task2_crontab: * * * * * (m/h/dM/MY/d) Asia/Shanghai>
>>> for task in PeriodicTask.objects.all():
...     print(task.id)
... 
1
13
>>> PeriodicTask.objects.get(id=13)
<PeriodicTask: my_task2_crontab: * * * * * (m/h/dM/MY/d) Asia/Shanghai>
>>> PeriodicTask.objects.get(name=&#39;my_task2_crontab&#39;)
<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.enabled
True
>>> 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.enabled
False
>>> 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.

위 내용은 Python Celery를 사용하여 예약된 작업을 동적으로 추가하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!