Python Celery 异步任务等待任务完成
在实际的软件开发中，经常会遇到需要执行一些耗时的任务，这些任务可能包括与第三方服务通信、处理大量数据等。如果在主线程中同步执行这些任务，会导致整个应用程序阻塞，影响用户体验。为了解决这个问题，可以使用 Celery 这类异步任务队列管理工具，将耗时的任务放入队列中异步执行，从而提高系统的性能和响应速度。
Celery 简介
Celery 是一个开源的分布式任务队列，用于处理异步任务和定时任务。它基于 Python 开发，支持多种消息中间件，如 RabbitMQ、Redis 等。Celery 提供了简单的 API，方便开发者快速集成到项目中，并通过异步执行任务来提高系统的性能。
示例代码
下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用 Celery 创建异步任务，并等待任务完成后获取结果。
# tasks.py
from celery import Celery
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
@app.task
def add(x, y):
return x + y
# main.py
from tasks import add
result = add.delay(4, 4)
result.wait()
print(result.get())
在这个示例中，我们定义了一个 add 函数作为 Celery 异步任务。在 main.py 中，我们调用 add.delay 方法将任务添加到 Celery 队列中，并通过 result.wait() 等待任务完成。最后通过 result.get() 获取任务的返回结果。
等待任务完成
在实际开发中，有时候我们需要等待多个异步任务全部完成后再继续执行后续操作。Celery 提供了 group 和 chain 来实现这样的需求。
# main.py
from celery import group
from tasks import add
group_result = group(add.s(i, i) for i in range(10))()
group_result.get()
在这个示例中，我们使用 group 创建了一个包含 10 个 add 任务的组，然后调用 get 方法等待所有任务完成。
总结
通过 Celery，我们可以方便地管理异步任务，并实现任务的并发执行。在实际项目中，可以根据需求定制任务队列和消息中间件，提高系统的性能和可扩展性。希望本文对你理解 Python Celery 异步任务等待任务完成有所帮助。
