前一篇博文我們已經將基礎知識和環境配置進行了介紹：
，本篇博文在實際應用場景中使用celery，對flask後端進行非同步處理。
首先編寫乙個celerytask.py檔案進行celery的配置，同時耗時任務也寫在該檔案中
from celery import celery使用@celery.task裝飾器修飾耗時函式szheconsole，讓celery能夠正確呼叫。from szheconsole import szhescan
@celery.task
def szheconsole(urls):
try:
for url in urls:
print("="*20)
print(url)
szhescan(url)
except exception as e:
print("錯誤")
print(e)
pass
print("allend!")
szhescan函式是另外乙個檔案裡面的函式，即對每乙個url進行單獨的掃瞄，這部分過幾天為了提高掃瞄速度會進行優化，這裡將celery用到專案裡，暫時不改。
呼叫耗時任務szheconsole的地方在index.py檢視函式中，只選呼叫部分**
@login_required
def console():
bugbit, bugtype = core.getbit()
counts = core.getcounts()
ports = core.getport()
services = core.getservices()
target = core.gettargetcount()
try:
lastscantime = baseinfo.query.order_by(baseinfo.id.desc()).first().date
except:
lastscantime = "暫無掃瞄"
pass
if request.method == 'get':
return render_template('console.html', bugbit=bugbit, bugtype=bugtype, counts=counts, lastscantime=lastscantime,
ports=ports, services=services, target=target)
else:
urls = request.form.get('urls')
urls = urls.split()
print(urls)
for url in urls:
redispool.hincrby('targetscan', 'waitcount', 1)
# executor.submit(szheconsole, urls)
szheconsole.delay(urls)
target = core.gettargetcount()
return render_template('console.html', bugbit=bugbit, bugtype=bugtype, counts=counts, lastscantime=lastscantime,
ports=ports, services=services, target=target)
可以看到原來的處理方式是多程序處理
executor.submit(szheconsole, urls)將原來的處理方式**注釋掉後，關鍵**修改為
szheconsole.delay(urls)這樣就可以將耗時任務丟給celery進行處理，頁面立即返回
return render_template('console.html', bugbit=bugbit, bugtype=bugtype, counts=counts, lastscantime=lastscantime,ports=ports, services=services, target=target)接著啟動redis和celery服務，啟動redis自不用說，celery啟動命令為：
celery worker -a celerytask.celery -l info（可以看出-a引數celery與檔名的關係
執行後的部分截圖為：
接著啟動flask服務，在任務控制台輸入需要掃瞄的**：
新建任務後檢視celery的日誌資訊，可以看到執行成功，同時與使用原生執行緒/程序一樣，瀏覽器立即返回，非同步處理成功。
後面的部落格將學習使用celery中更流行的用法，也是原生執行緒/程序很難做到的部分，如顯示進度條，暫停刪除任務，顯示後台任務狀態等。
既然使用了celery就應當把它的威力發揮到最大，以上
且聽下回 咕咕咕
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