Celery是一个分布式任务队列，它可以让你异步处理任务，例如发送邮件、图片处理、数据分析等。
在项目中和celery 有关系的文件如下：
task.py : 创建celery.py 对象，并且添加任务，和app绑定，注意：这里没有将celery放在app.py 文件中绑定，是为了防止出现循环引用的问题。
views.py： 调用celery 中的任务。
需要在config.py 中配置：
# celery 相关配置
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
CELERY_BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# 邮箱配置信息
# MAIL_USE_TLS 端口号是587
# MAIL_USE_SSL 端口号是465
# QQ邮箱不支持非加密方式发送邮件
MAIL_SERVER = 'smtp.qq.com'
MAIL_USE_TLS = True
MAIL_PORT = 587
MAIL_USERNAME = "你的邮箱地址"
MAIL_PASSWORD = "你的邮箱密钥"
MAIL_DEFAULT_SENDER = "你的邮箱地址"注意：我这里使用的是qq邮箱的配置，需要在邮箱的账号与安全里面去生成授权码
task.py 代码如下：
from celery import Celery
from flask import Flask
from flask_mail import Mail, Message
from exts import mail
import config
app = Flask(__name__)
app.config.from_object(config)
mail.init_app(app)
def make_celery(app):
celery = Celery(app.import_name, backend=app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'],
broker=app.config['CELERY_BROKER_URL'])
celery.conf.update(app.config)
TaskBase = celery.Task
class ContextTask(TaskBase):
abstract = True
def __call__(self, *args, **kwargs):
with app.app_context():
return TaskBase.__call__(self, *args, **kwargs)
celery.Task = ContextTask
return celery
celery = make_celery(app)
@celery.task
def send_mail(subject, recipients, body):
message = Message(subject=subject, recipients=recipients, body=body)
mail.send(message)
views.py ：
import random
import string
from flask import Blueprint, render_template, request, jsonify
from task import send_email
bp = Blueprint('front', __name__, url_prefix='/')
@bp.route('/email/captcha/', methods=['GET'])
def email_captcha():
email = request.args.get('email')
sample = string.digits + string.ascii_lowercase
captcha = "".join(random.sample(sample, 4))
if email:
send_email.delay(subject='CMS论坛邮箱修改', recipients=[email], body=captcha)
return jsonify({"code": 200, "message": "获取验证码成功！", "data": captcha})
else:
return jsonify({"code": 400, "message": "获取验证码失败！", "data": None})在页面中访问：http://127.0.0.1:5000/email/captcha/?email=你要发送的邮箱地址 就可以测试发送邮箱验证码。
发送验证码之前一定要启动redis！！！
页面输出的结果是：
{
"code": 200,
"data": "p2fv",
"message": "\u83b7\u53d6\u9a8c\u8bc1\u7801\u6210\u529f\uff01"
}
监听celery:在终端输入 celery -A task.celery worker --pool=solo --loglevel=info
