1.celery模組呼叫既然celery是乙個分布式的任務排程模組，那麼celery是如何和分布式掛鉤呢，celery可以支援多台不通的計算機執行不同的任務或者相同的任務。
如果要說celery的分布式應用的話，就要提到celery的訊息路由機制，amqp協議。具體的可以檢視amqp的文件。簡單地說就是可以有多個訊息佇列(message queue)，不同的訊息可以指定傳送給不同的message queue，而這是通過exchange來實現的。傳送訊息到message queue中時，可以指定routiing_key，exchange通過routing_key來把訊息路由(routes)到不同的message queue中去。
多worker，多佇列，例項：
1.在伺服器上編寫檔案tasks.py。首先定義乙個celery的物件，然後通過celeryconfig.py對celery物件進行設定。之後又分別定義了三個task，分別是taska， taskb和add。
#!/usr/bin/env
#-*-conding:utf-8-*-
from celery import celery,platforms
platforms.c_force_root = true
def tasha(x,y):
return x*y
def taskb(x,y,z):
return x+y+z
def add(x,y):
return x+y
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
from kombu import exchange,queue
from celery import platforms
platforms.c_force_root = true
broker_url = "redis://localhost:6379/7"
celery_result_backend = "redis://localhost:6379/8"
celery_queues = (
queue("default",exchange("default"),routing_key="default"),
queue("for_task_a",exchange("for_task_a"),routing_key="for_task_a"),
queue("for_task_b",exchange("for_task_b"),routing_key="for_task_b")
)celery_routes = ,
'tasks.taskb':
}
4.傳入引數
將上面兩個檔案匯出到pycharm中：
編寫檔案傳參：
執行之後可見：taska,taskb都已正常執行。from tasks import *re1 = taska.delay(100, 200)
re2 = taskb.delay(1,2, 3)
print(re3.status) #檢視re3的狀態print(re3.id) #檢視re3的id
5.我們可以看到add（re3）的狀態是pending，表示沒有執行，這個是因為沒有celeryconfig.py檔案中指定改route到哪乙個queue中，所以會被發動到預設的名字celery的queue中，但是我們還沒有啟動worker執行celery中的任務。下面，我們來啟動乙個worker來執行celery佇列中的任務。
這樣我們再次執行pycharm就可以看見add也被執行了，並且redis資料庫中也有該id了。
1.在celery中執行定時任務非常簡單，只需要設定celery物件中的celerybeat_schedule屬性即可。
下面我們接著在celeryconfig.py中新增celerybeat_schedule變數：
celery_timezone = 'utc'
celerybeat_schedule = ,
'taskb_scheduler' : ,
'add_schedule':
}
celery -a tasks worker -l info -n workera.%h -q for_task_a -b
啟動完成後:
taska每20秒執行一次taska.delay(5, 6)
taskb每200秒執行一次taskb.delay(10, 20, 30)
celery每10秒執行一次add.delay(1, 2)
可以自行觀察下。
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