Celery 是一个强大的分布式任务队列，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务（async task）和定时任务（crontab）。它的架构组成如下图 ：

 

 1.异步任务

小案例：

 --demo.py      --------产生app对象

--add_task.py ---------提交任务

--check_add.py   -----查看任务进程

1.1demo,py

        from celery import Celery
        import time
        broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'        # 消息中间件 redis
        backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'        # 结果存储 redis
        app = Celery(__name__, broker=broker, backend=backend)
        @app.task               #变成celery的任务了
        def add(a, b):
            print('运算结果是',a + b)
            time.sleep(1)
            return a + b

1.2 启动worker（worker监听消息队列，等待别人提交任务，如果没有就卡再这）
        

注意：要将路径切换到demo.py的上一层

 celery -A demo worker -l info -P eventlet

1.3 别人提交任务，提交完成会返回一个uuid号，后期使用uuid号查询，至于这个任务有没有被执行，取决于worker有没有启动

     add_task.py

	from demo import add
		res=add.delay(77,66)

1.4.查看任务结果

        check_add.py             

        from demo import app      #导入app路径
        # celery的包下
        from celery.result import AsyncResult

        id = '042a8fc1-6b0f-4ad6-bf72-edefa657a52f'
        if __name__ == '__main__':
            a = AsyncResult(id=id, app=app)
            if a.successful():  # 正常执行完成
                result = a.get()  # 任务返回的结果
                print(result)
            elif a.failed():
                print('任务失败')
            elif a.status == 'PENDING':
                print('任务等待中被执行')
            elif a.status == 'RETRY':
                print('任务异常后正在重试')
            elif a.status == 'STARTED':
                print('任务已经开始被执行')

2.包结构celery

以后都这样创建    创建有一个包

        -celery_task       -------包

                -__init__

                -celery.py      --------必须叫这个名字      放定时任务、里面实例化得到app对象

     from celery import Celery
    broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'  # 消息中间件 redis
    backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'  # 结果存储 redis
    app = Celery(__name__, broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.course_task','celery_task.home_task','celery_task.user_task'])

参数：include------任务的地址

启动worker，以包启动，来到包所在路径下

  celery -A 包名 worker -l info -P eventlet
  celery -A celery_task worker -l info -P eventlet

3.延时任务

  延时任务和异步任务差不多，唯一的不同就是提交任务的不同

        异步任务提交

from celery_task.user_task import send_sms
res=send_sms.delay(188888888,2546)            #提交任务
print(res)

延时任务的提交

需要你先计算好你需要延时多长时间

小案例：延时10秒

  1.还要先去celery,py去配置国际化

        

# 配置国际化
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False

 提交任务

from datetime import datetime,timedelta

# print(datetime.utcnow())                    #utc时间  与咱们相差8个小时
# print(eta_second(10),'dddddddddd')
# print(timedelta(seconds=10))                   #0:0:0:10
time_delay=timedelta(seconds=10)
t_time=datetime.now()               #配置国际化后，用now()
eta=time_delay+t_time

from celery_task.user_task import send_sms

res=send_sms.apply_async(kwargs={'mobile': '1896334234', 'code': 8888}, eta=eta)

4.定时任务

4.1在app所在的文件下配置，也就是在celery.py中

	- 1 配置
	app.conf.beat_schedule = {
        'send_sms': {   #定时任务的名称，可以随便起       
            'task': 'celery_task.user_task.send_sms', #定时任务的路径指定函数，send_sms-》函数
            'schedule': timedelta(seconds=5),         #五秒执行一次
            'args': ('1822344343', 8888),             #给函数传参，没有可以不传
        },
        'add_course': {
            'task': 'celery_task.course_task.add_course',
            # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
            'schedule': crontab(hour=11, minute=38),  # 每天11点35，执行
            'args': (),
        }
    }

4.2提交定时任务需要借助于beat

        启动worker的路径下启动beat   

celery  -A 包名 beat -l info 
celery  -A celery_task beat -l info 

启动worker