1.缓存
当一些数据需要固定地且频繁访问数据库时，需要使用到接口缓存。
以轮播图为例，每个用户都会访问首页，首页的轮播图长时间不会改变，所以可以使用cache,将固定数据保存到缓存中（redis），第二次调用数据库的时候，就可以从缓存中调用数据，使得并发量增加，保护数据库。
但是一直访问缓存，数据库改变了数据，那么本来的页面就不会被改变。所以要使用celery定时地访问数据库，修改数据。
2.celery的使用场景
celeryd使用场景除了运行定时任务之外们还可以执行异步任务。
在官网可以找到开发文档：
Celery 官网：http://www.celeryproject.org/
Celery 官方文档英文版：http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html
Celery 官方文档中文版：http://docs.jinkan.org/docs/celery/每一个celery都由三部分组成：
1.消息中间件
Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis等等。
2.任务执行单元
Worker是Celery提供的任务执行的单元，worker并发的运行在分布式的系统节点中。
3.任务结果存储
Task result store用来存储Worker执行的任务的结果，Celery支持以不同方式存储任务的结果，包括AMQP, redis等。
三。celery的装配
下载celery
pip install celery
消息中间件：RabbitMQ/Redis
app=celery.Celery('任务名', broker='xxx', backend='xxx', include=['xxx', 'xxx'])包架构封装
project
├── celery_task # celery包
│ ├── __init__.py # 包文件
│ ├── celery.py # celery连接和配置相关文件，且名字必须交celery.py
│ └── tasks.py # 所有任务函数
├── add_task.py # 添加任务
└── get_result.py # 获取结果将celery_task包放到大项目下，这个包名可以随意，但是启动任务的时候需要用到，
其中的celery必须使用该名字，
启动celery的语句如下：
# 2）启动celery(app)服务：
# 非windows
# 命令：celery worker -A celery_task -l info
# windows：
# pip3 install eventlet
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
# 3）添加任务：手动添加，要自定义添加任务的脚本，右键执行脚本
# 4）获取结果：手动获取，要自定义获取任务的脚本，右键执行脚本如果需要自动执行添加任务，需要启动一个添加任务的服务。
# 命令： celery beat -A celery_task -l infocelery_tesk时celery总文件夹。
启动worker就可以随时从任务列表中获取任务执行。
1.celery
celery中需要配置django相关的环境以及celery的环境。
import os,django
# import sys
# sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "Wechatshop.settings")
django.setup()from celery import Celery
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])
# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False
# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
'low-task': { # 新的任务名
'task': 'celery_task.tasks.low',# 任务源
'schedule': timedelta(seconds=3),# 定时时间
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
'args': (300, 150), # 定时参数
}
}如果需要添加定时任务，需要做以上配置
2.tasks
任务源，文件名可以改变，但是其他地方调用的时候需要改变。
在任务函数之气那需要调用语法糖。
from .celery import app
import time
@app.task
def add(n, m):
print(n)
print(m)
time.sleep(10)
print('n+m的结果：%s' % (n + m))
return n + m
@app.task
def low(n, m):
print(n)
print(m)
print('n-m的结果：%s' % (n - m))
return n - m
from home.models import Banner
from settings.const import BANNER_COUNT # 轮播图最大显示条数
from home.serializers import BannerModelSerializer
from django.core.cache import cache
@app.task
def update_banner_list():
# 获取最新内容
banner_query = Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('-orders')[:BANNER_COUNT]
# 序列化
banner_data = BannerModelSerializer(banner_query, many=True).data
for banner in banner_data:
banner['image'] = 'http://127.0.0.1:8000' + banner['image']
# 更新缓存
cache.set('banner_list', banner_data)
return True3.add_task
当需要添加任务的时候，直接在需要添加任务的地方调用任务文件夹下的任务名，执行对于的函数：
from celery_task import tasks
# 添加立即执行任务
t1 = tasks.add.delay(10, 20)
t2 = tasks.low.delay(100, 50)
print(ti.id)返回值为id，delay代表添加及时任务。括号中的时任务需要的参数。
添加定时任务需要在celery中配置。在启动该任务的时候，需要beat的帮助才能定时地添加任务，启动任务。
# 命令： celery beat -A celery_task -l info添加延时任务。
需要设定eta_second，将时间转换为celery需要的时间格式，单位为秒
# 添加延迟任务
from datetime import datetime, timedelta
def eta_second(second):
ctime = datetime.now()
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
time_delay = timedelta(seconds=second)
return utc_ctime + time_delay
tasks.low.apply_async(args=(200, 50), eta=eta_second(10))关键函数为apply_async.
扩展：
动态添加定时任务，可以使用redis后端链接mysql，参考项目。
https://github.com/sibson/redbeat
创建一个文件夹如上，celery中是框架内容和环境，tasks则需要编写语法糖装饰过的函数：
from .celery import app
import time
@app.task
def add(n, m):
print(n)
print(m)
time.sleep(10)
print('n+m的结果：%s' % (n + m))
return n + m如果需要在django中运行，需要引入django的环境。
启动celey：
需要安装一个线程相关的模块
pip install eventlet启动work
celery worker -A celery_task -l info -P eventlet一般在项目目录下启动，如果启动失败，就指定到celery的文件夹：celey_task.celery
启动beat：
celery beat -A celery_task -l info注意环境的搭建路径
1.及时任务的添加：
from celery_task.tasks import testt1 = test.delay()括号中传递的是即使任务函数的参数
2.延时任务的添加：
from datetime import datetime, timedelta
def eta_second(second):
ctime = datetime.now()
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
time_delay = timedelta(seconds=second)
return utc_ctime + time_delay
tasks.low.apply_async(args=(200, 50), eta=eta_second(10))apply_async的第一个参数是运行函数的参数，第二个参数则是时间类型的时间，需要给指定的运行时间。
3.定时任务：
# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
'printnb-task': {
'task': 'celery_task.tasks.printnb',
'schedule': timedelta(seconds=10), # 配置任务时间
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
'args': (), # 执行任务的参数
}
}其中，任务函数的返回值可以是任意的。
获取函数结果：
from celery_task.celery import app
from celery.result import AsyncResult
id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'
if __name__ == '__main__':
async = AsyncResult(id=id, app=app)
if async.successful():
result = async.get()
print(result)
elif async.failed():
print('任务失败')
elif async.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')其中
as1 = AsyncResult(id=id,app=app)as1打印出来的就是任务id，开发者可以根据任务id（as1.id）
可以根据启动任务时获取的返回值对象获取id，再使用AsyncResult生成返回对象。
async.successful():
检测任务是否完成，返回布尔值。
async.failed():
检测任务是否失败，返回布尔值。
result = async.get()
获取任务执行之后的结果就是任务函数的返回值
async.status
返回任务的状态。
