上一篇在讲解Celery的配置中，提到将Celery的配置抽出到一个独立的文件进行管理，如下：

4. Django 2.1.7 Celery 4.3.0 在项目中使用Celery_Python

下面我们再来看看，当task任务越来越多的时候，也应该要抽出来。

整理Celery模块的目录

在前面的目录基础上，再创建一个celery.py文件，然后我们的文件结构如下：

4. Django 2.1.7 Celery 4.3.0 在项目中使用Celery_Django教程_02

调整各模块文件的代码

  • celery.py内容如下:
from celery import Celery
from celery_tasks import celeryconfig

## 使用增加配置的方式创建celery app
app = Celery('celery_tasks.tasks')

# 从单独的配置模块中加载配置
app.config_from_object(celeryconfig)

# 自动搜索任务
app.autodiscover_tasks(['celery_tasks'])
  • celeryconfig.py模块内容如下：
from kombu import Exchange, Queue

# 设置结果存储
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/9'

# 设置代理人broker
BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/8'
  • tasks.py模块内容如下:
from celery_tasks.celery import app as celery_app

# 创建任务函数
@celery_app.task
def my_task1():
    print("任务函数(my_task1)正在执行....")

@celery_app.task
def my_task2():
    print("任务函数(my_task2)正在执行....")

@celery_app.task
def my_task3():
    print("任务函数(my_task3)正在执行....")
  • 启动worker:celery -A celery_tasks worker -l info -P eventlet

要注意：这里是以Celery的包进行启动，之前是使用tasks进行启动的。celery -A celery_tasks.tasks worker -l info -P eventlet

启动日志如下：

(venv) F:\pythonProject\django-pratice>celery -A celery_tasks worker -l info -P eventlet

 -------------- celery@USC2VG2F9NPB650 v4.3.0 (rhubarb)
---- **** -----
--- * ***  * -- Windows-10-10.0.17763-SP0 2019-08-03 17:26:52
-- * - **** ---
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app:         celery_tasks.tasks:0x2a98a1b7320
- ** ---------- .> transport:   redis://127.0.0.1:6379/8   # 设置的 broker
- ** ---------- .> results:     redis://127.0.0.1:6379/9    #  设置的结果存储
- *** --- * --- .> concurrency: 12 (eventlet)                 # 并发的数量
-- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
--- ***** -----
 -------------- [queues]
                .> celery           exchange=celery(direct) key=celery


[tasks]     # 注册的任务
  . celery_tasks.tasks.my_task1
  . celery_tasks.tasks.my_task2
  . celery_tasks.tasks.my_task3

[2019-08-03 17:26:52,822: INFO/MainProcess] Connected to redis://127.0.0.1:6379/8
[2019-08-03 17:26:52,872: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2019-08-03 17:26:54,073: INFO/MainProcess] mingle: all alone
[2019-08-03 17:26:54,196: INFO/MainProcess] celery@USC2VG2F9NPB650 ready.
[2019-08-03 17:26:54,230: INFO/MainProcess] pidbox: Connected to redis://127.0.0.1:6379/8.

下面来调用一下任务测试一下，打开另一个终端，如下：

# 导入三个task任务
In [1]: from celery_tasks.tasks import my_task1,my_task2,my_task3

# 下面使用delay方法调用各个task任务
In [2]: my_task1.delay()
Out[2]: <AsyncResult: 20d3ee91-d101-477a-9326-6dba394d8bda>

In [3]: my_task1.delay()
Out[3]: <AsyncResult: b069c036-ede8-4061-a490-5a63131871ab>

In [4]: my_task2.delay()
Out[4]: <AsyncResult: 44e9570a-d5c1-445b-92cc-885d0752a5a7>

In [5]: my_task3.delay()
Out[5]: <AsyncResult: 71ded829-2270-418c-afbf-72fb39a5169a>

In [6]:

回到celery的日志终端，查看任务执行信息，如下：

4. Django 2.1.7 Celery 4.3.0 在项目中使用Celery_Python_03