有多种方法可以在你的Django应用中安排任务，但使用Celery有一些优势。它得到了支持，扩展性好，而且与Django配合得很好。鉴于它的广泛使用，也有很多资源可以用来学习更多关于它的知识，而且一旦学会了，这些知识很可能在其他项目中也会有用。
顺便说一下，这篇博客是我在2014年写的关于同一主题的博客的更新版本，但它适用于Celery 3.0.x。
Celery 5.0.x版本
本文档适用于Celery 5.0.x。Celery的早期或后期版本可能会有不同的表现。另外，如果Celery的较新版本重新组织了文档，指向Celery文档的链接可能会停止工作，这种情况确实会发生。
关于Celery的介绍
Celery的目的是让你根据时间表来运行代码。为什么这可能是有用的呢？下面是几个常见的案例。
**案例1：**假设一个用户提出了一个网络请求，他正在等待请求的完成，以便在他们的浏览器中加载一个新的页面。 根据他们的请求，你有一些代码需要运行一段时间（比这个人可能想等待一个网页的时间要长），但是你并不真的需要在响应网络请求之前运行这些代码。你可以使用Celery，让你的长期运行的代码稍后被调用，然后继续运行并立即响应网页的请求。
如果你需要访问一个远程服务器来处理请求，这种情况很常见。 你的应用程序无法控制远程服务器需要多长时间来响应，或者远程服务器可能已经停机。
**情况2：**另一种常见的情况是想定期运行代码。例如，也许每隔一小时你就想查一下最新的天气报告并存储数据。你可以写一个任务来做这项工作，然后要求Celery每小时运行一次。该任务运行并将数据放入数据库，然后你的Web应用程序就可以访问最新的天气报告了。
一些 Celery 术语。
一个任务只是一个Python函数。 你可以把调度任务看作是对该函数的延时调用。例如，你可以让Celery在五分钟后调用你的函数task1，参数为(1, 3, 3)。或者你可以让你的函数batchjob在每天晚上的午夜被调用。
当一个任务准备好被运行时，Celery会把它放在一个队列里，这是一个准备好被运行的任务的列表。你可以有很多队列，但为了简单起见，我们在这里假设只有一个队列。
把一个任务放在队列中只是把它添加到一个待办事项列表中，为了使任务被执行，一些其他的进程，称为工作者，必须观察队列中的任务。当它看到队列中的任务时，它将拉出第一个任务并执行它，然后回去等待更多的任务。 你可以有许多工作者，可能在许多不同的服务器上，但我们现在假设只有一个工作者。
我们稍后会讨论更多关于队列、工作者和另一个我们还没有提到的重要过程，但现在已经足够了。
棘手的部分
为了使所有这些工作顺利进行，Django和Celery进程必须在大部分配置上达成一致，而且Celery进程必须运行足够多的Django的设置，以便我们的任务能够访问数据库等等。这有点复杂，因为Django和Celery的启动代码完全不同。
(旁白。在Celery的几个主要版本之前，这要简单得多，那时我们可以把Celery应用程序作为Django管理命令来运行。啊，那些日子......)
下面是一些关键点。
- DJANGO_SETTINGS_MODULE_必须_在启动Celery进程之前在环境中设置。它在环境中的存在会触发Celery的内部魔法，在正确的时间运行Django设置。
- Celery的 "应用程序 "必须在Django和Celery的启动过程中被创建和配置。
- 所有的Celery任务都需要在Django和Celery的启动过程中被导入。
在本地安装Celery
我们将在Celery中使用Redis。所以你需要安装Redis。 我将指出Redis的安装文档，而不是在这里重现它。然后用一条命令安装Celery和它所需要的所有依赖，以使用Redis，在我们的虚拟环境中运行。
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为Celery配置Django
我们只需要将Celery配置为与runningerver一起使用。 对于Celerybroker，即让Django和Celery工作者进行通信，我们将使用Redis。Redis很好，因为它既容易设置，又适用于许多生产环境。
**警告。**在使用Redis之前，除了在你的本地系统上玩耍之外，请阅读关于Redis的安全问题，并计划保护你的Redis服务器。它_不是_被设计成开箱即用的安全产品。
在你的Django设置文件中，添加。
注意： _broker_是最重要的一个配置值，因为它告诉Django和Celery如何进行通信。如果它们在这个设置中没有相同的值，就不会有任务运行。
创建Celery应用程序
我们需要一个小的Python文件，以我们想要的方式初始化Celery，无论是在Django还是Celery进程中运行。
在我们项目的顶层创建一个文件celery.py是很诱人的，但这正是我们不能使用的名字，因为Celery拥有celery包的命名空间。相反，我将在我现有的一个包中创建一个celery.py。在这些例子中，这将是myapp/celery.py。
下面是你需要添加的代码。
你把Celery()对象分配给什么变量并不重要，只要它在模块的顶层，Celery就会找到它。
config_from_object很重要，这样我们就可以把CELERY_*设置放在我们的Django设置中，让Celery使用这些值。我们想要配置Celery的任何东西，只要找到合适的配置设置，把它改成大写字母，把CELERY_放在前面，然后在Django设置中设置。
例如，有一个Celery设置的时区，如果我们想设置它，我们可以在Django设置中这样写。
在Django设置的后期，在你所有的Django应用被注册和模型被加载之后，导入这个文件是非常关键的。我建议在任何Django应用程序的ready()方法中导入它。
如果你使用的是3.2之前的Django，为了确保这个文件被使用，请将其添加到myapp/__init__.py中。
你会在下面看到，我们将告诉Celery的进程使用一个命令行选项来加载这个。
编写一个任务
如前所述，一个任务可以只是一个Python函数。 然而，Celery确实需要知道它。在Django中使用Celery时，这很容易。 只要在应用程序中添加一个tasks.py文件，将你的任务放在该文件中，并使用@shared_task()来装饰它们。 下面是一个微不足道的tasks.py。
将一个函数标记为任务并不妨碍正常调用它。你仍然可以调用它：z = add(1, 2)，它将和以前一样工作。把它标记为任务只是给了你额外的调用方法。
当它被导入时，Celery会将这个方法注册为我们应用程序的任务。 或者调用app.autodiscover_tasks()会加载你所有/tasks.py文件中的任务。
所有的任务都_必须_在Django和Celery启动时被导入，这样Celery才会知道它们。如果我们把它们放在/tasks.py文件中并调用app.autodiscover_tasks()，这就可以了。或者我们可以把任务放在我们的模型文件中，或者从那里导入，或者从应用程序的准备方法中导入。
排列任务
让我们从上面提到的那个简单案例开始。我们想尽快运行我们的任务。我们只是不想让它耽误我们当前的线程。我们可以通过在任务的名称中添加.delay来实现。
Celery将把任务添加到它的队列中（"worker，请调用myapp.tasks.add(2, 2)"）并立即返回。一旦一个空闲的工作者在队列的头部看到它，该工作者将从队列中移除它，然后执行它，类似这样。
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关于导入名称的警告
重要的是，你的任务总是被导入并使用相同的包名。 例如，取决于你的 Python 路径是如何设置的，它可能被称为myproject.myapp.tasks.add或myapp.tasks.add。 或者从myapp.views，你可以把它导入为.tasks.add。但是Celery没有办法知道这些都是同一个任务。
测试它
如前所述，必须运行一个单独的进程，即工作者，以实际执行你的Celery任务。 下面是我们如何为我们的开发需求启动一个工作者。
首先，打开一个新的 shell 或窗口。在那个shell中，设置相同的Django开发环境--激活你的虚拟环境，或者在你的Python路径中添加东西，不管你做什么，这样你就可以使用runnserver来运行你的项目。
另外，即使你不这样做，你也必须在你的环境中设置DJANGO_SETTINGS_MODULE，否则Celery将无法识别它正在与Django一起运行。
现在你可以在那个 shell 中启动一个工作者。
工作者将在该窗口中运行，并在那里发送输出。
-A命令行的 "选项 "并不是真正的可选项。Celery将导入该模块，并在那里寻找我们的Celery应用程序对象。
顺便说一下，我们可以在这里更具体一些，比如-Amyapp.celery:app 来告诉 Celery 我们希望它使用的应用程序在模块中的app顶级变量中。 但除非你在模块中有多个Celery应用程序，否则你不必这样做，而对于大多数Django项目来说，没有理由这样做。
运行你的任务
回到你的第一个窗口，启动一个Django shell并运行你的任务。
你应该在工作者窗口中看到输出，表明工作者已经运行了任务。
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如果事情似乎没有进展，请回去确保Django应用程序的设置、myapp/__init__.py和myapp/apps.py有上述建议的修改。
一个例子
前面我们提到使用Celery来避免延迟响应网络请求。下面是一个使用该技术的简化Django视图。
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疑难解答
要想让Celery任务正常工作，可能会让人感到沮丧，因为多个部分都必须存在，并且相互之间要有正确的沟通。许多常见的提示仍然适用。
- 首先让最简单的配置工作。
- 使用python调试器和打印语句来查看正在发生的事情。
- 调高日志级别（例如：Worker上的--logo leveldebug）以获得更多的洞察力。
还有一些是Celery特有的工具。
急切的调度
在你的Django设置中，你可以添加。
并且Celery会绕过整个调度机制，直接调用你的代码。
换句话说，在CELERY_ALWAYS_EAGER = True的情况下，这两个语句的运行是一样的。
在引入Celery调度的复杂性之前，你可以用它来让你的核心逻辑工作。
检查结果
任何时候你安排一个任务，Celery都会返回一个AsyncResult对象。你可以保存该对象，然后在以后使用它来查看任务是否被执行，是否成功，以及结果是什么。
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周期性调度
另一个常见的情况是在一个定期的时间表上运行一个任务。 Celery使用另一个进程celery beat来实现这一点。Celery beat持续运行，每当计划任务运行的时间到了，celery beat就排队等待执行。
由于显而易见的原因，应该只有一个celery beat进程在运行（不像workers，你可以根据你的需要运行很多）。
启动celery beat类似于启动一个worker。启动另一个窗口，设置好你的Django环境，然后。
**注意：**如果你运行celery beat的地方，它不会有一个跨调用的持久性文件系统，比如在一个容器里，那么忽略下面的说明，看我的另一篇博文。如何在容器中使用Celery Beat安排任务。
要安排 "myapp.tasks "包中的 "add "任务每30秒运行一次，参数为（16，16），请在你的Django设置中添加这个。
为了安全起见，过期选项告诉Celery，如果它不能在15秒内运行这个任务，就直接取消它。我们知道，无论如何我们都会每隔30秒再排一个任务。
提示和技巧
**不要向任务传递模型对象。**由于任务不会立即运行，当任务运行并查看传递给它的模型对象时，数据库中的相应记录可能已经改变。如果任务随后对模型对象做了一些事情并保存了它，那么数据库中的这些变化就会被旧的数据覆盖。
几乎总是更安全的做法是保存对象，传递记录的键，并在任务中再次查找对象。
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**在其他任务中安排任务。**在执行一个任务的同时安排另一个任务是完全正确的。 这是一个很好的方法，可以确保在第一个任务完成一些必要的工作之前，第二个任务不会运行。
**不要在另一个任务中等待一个任务。**如果一个任务等待另一个任务，第一个任务的工作者就会被阻断，在等待结束之前不能再做任何工作。这很可能会导致僵局，迟早的事。
如果你在任务A中，想安排任务B，并在任务B完成后，再做一些工作，最好是创建一个任务C来做这些工作，并在任务B完成后，让任务B安排任务C。
接下来的步骤
一旦你理解了基础知识，《Celery用户指南》中的部分内容就可以阅读了。我推荐你从以下章节开始阅读；其他章节要么与Django用户无关，要么更高级。
在生产中使用Celery
关于这个话题的信息，请查看我的另一篇博文，Celery在生产中的应用。
这就是了!我们希望你喜欢学习在Celery中进行调度的新方法。我们期待着听到你的评论!
