1. celery的简单使用

#celery结合redis的操作
#coding=utf-8
from docx import Document  
# document = Document()
# document.save('test.docx')
# -*- coding:utf8 -*-
import time
from celery import Celery
celery = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
# 如果有redis密码
# celery = Celery('tasks', broker='redis://:foobared@localhost:6379/0')

@celery.task
def add(x, y):
    return x + y

1. 首先打开redis

2. 在当前目录下启动celery

   celery  -A demo[为文件名]  worker --loglevel=info

3. 跟进任务

   进入python控制台
   >>> from tasks import add
   >>> add.delay(2, 5)
   <AsyncResult: 4c079d93-fd5f-47f0-8b93-c77a0112eb4e>

这个”delay()”方法会将任务发送到消息中间人队列，并由之前启动的后台职程来执行。所以这时Python控制台上只会返回”AsyncResult”信息。如果你看下之前职程的启动窗口，你会看到多了条日志”Task tasks.add[4c079d93-fd5f-47f0-8b93-c77a0112eb4e] succeeded in 0.0211374238133s: 7″。说明”add”任务已经被调度并执行成功，并且返回7。

4. 关于配置，可看celery操作一节。

5. 关于并发

任务的并发默认采用多进程方式，Celery也支持gevent或者eventlet协程并发。方法是在启动职程时使用”-P”参数：

celery worker  -A  demo1  --loglevel=info  -P  gevent  -c  100

通过”-P gevent”我们就将并发改为了gevent方式了；”-c 100″同之前介绍的”concurrency”参数，指定了并发个数。对于gevent不熟悉的朋友，可以看看我之前的文章。另外默认多进程方式的参数值是”prefork”。