Python Flask後端非同步處理（二）

在實際的應用場景中，如使用者註冊，使用者輸入了註冊資訊後，後端儲存資訊到資料庫中，然後跳轉至登入介面，這些操作使用者需要等待的時間非常短，但是如果是有耗時任務，比如對輸入的**進行漏洞掃瞄，在後端處理就會花費幾分鐘的時間，不可能讓使用者等待頁面重新整理幾分鐘，所以需要進行後端非同步處理。之前使用的後端非同步處理時python的原生執行緒/程序實現，簡潔暴力，自己用的話還行，但是如果是給使用者用，就還存在一些不足，現考慮使用celery替換掉原生執行緒/程序非同步處理。

celery

celery是個python語言實現的非同步分布式任務佇列服務，除了支援即時任務，還支援定時任務，celery有五個核心角色。

接下來編寫乙個簡單的python程式來學習使用celery

pip3installcelery==3.1.24

建立celery例項

# task.py
from celery import celery
建立任務
#task.py
def send_mail(email):
print("send mail to ", email)
import time
time.sleep(5)
return "success"

啟動worker

啟動worker，監聽broker中是否有任務

celery worker

可以帶引數如

celery -a task worker --loglevel=info

-a：指定 celery 例項所在哪個模組中，--loglevel：顯示日誌等級

執行後如下

呼叫任務

在主程式中呼叫任務，調任務傳送給broker，跟開乙個多執行緒和多程序類似，相當於是把任務丟給了broker，主程式繼續向下執行。

from task import send_mail
def register():
import time
start = time.time()
print("1. 插入記錄到資料庫")
print("2. celery 幫我發郵件")
send_mail.delay("[email protected]")
print("3. 告訴使用者註冊成功")
print("耗時：%s 秒 " % (time.time() - start))
if __name__ == '__main__':
register()

目錄結構為:

── celery測試

├── task.py

└── user.py

執行user.py，檢視執行結果為：

可知

time.sleep(5)

被丟到後台去執行了，所以花費時間這麼短。如果按照正常的同步邏輯去實現，至少需要5秒鐘的時間，因為存在time.sleep(5)來模擬傳送郵件。

在worker服務視窗檢視日誌資訊

跟著大佬們的部落格學習了celery的基本操作，大部分時間去安裝環境了，淦

請聽下回分解咕咕咕

安裝出現的錯誤

參考自：

這個是python3.7目前不支援kombu，降低python版本至3.6即可，（又得重新裝一波python，沒裝conda嗚嗚嗚，解除安裝之前先把python的類庫輸出到requirements.txt檔案

關於解除安裝python，可以參考這篇部落格：

如果電腦上是python2和python3共存，請看：

弄好了之後再把之前python3.7的庫檔案恢復到python3.6裡面來

pip3 install -r requirements.txt

弄好了之後重新開啟python的整合開發環境

可算能執行celery了

接著執行程式的時候又遇到了

attributeerror: 'str' object has no attribute 'items'

出現該問題的原因是redis版本過高，降低redis版本即可

pip3 install redis==2.10.6

然後就沒有遇到其他的坑了，遇到再補:d

參考鏈結

Python Flask後端非同步處理（二）

Python Flask後端非同步處理（三）

後端學習 Python Flask

Python Flask非同步傳送郵件實現方法解析

Python Flask後端非同步處理（二）

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後端學習 Python Flask

Python Flask非同步傳送郵件實現方法解析

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