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Python==3.7.0
Pip==3
Django==3.2.18
celery==5.2.7
redis==3.5.3

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- Heng_Tools/
  - manage.py
  - Heng_Tools/
    - __init__.py # 修改这个文件
    - celery.py # 新增这个文件
    - asgi.py
    - settings.py # 修改这个文件
    - urls.py
    - wsgi.py
  - web/
    - static/
    - forms/
    - views/
    - temples/
    - admin.py
    - models.py
    - apps.py
    - views.py

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# 加入如下配置
from .celery import app as celery_app

__all__ = ('celery_app',)

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# 加入如下代码
import os
from celery import Celery

# 设置环境变量
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'Heng_Tools.settings')

# 实例化
app = Celery('Heng_Tools')

# namespace='CELERY'作用是允许你在Django配置文件中对Celery进行配置
# 但所有Celery配置项必须以CELERY开头，防止冲突
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='celery')

# 自动从Django的已注册app中发现任务
app.autodiscover_tasks()


# 一个测试任务
@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
    print(f'Request: {self.request!r}')

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# 关掉修改默认市区
USE_TZ = False

# 最重要的配置，设置消息broker,格式为：db://user:password@host:port/dbname
# 如果redis安装在本机，使用localhost
# 如果docker部署的redis，使用redis://redis:6379
# 设置并发worker数量
celery_worker_concurrency = 20
# celery worker 每次去rabbitmq预取任务的数量
celery_worker_prefetch_multiplier = 20
# 防死锁
celery_force_execv = True
# 时区设置
celery_timezone = 'Asia/Shanghai'
celery_result_backend = "django-db"
celery_accept_content = ['application/json', ]
celery_task_serializer = 'json'
celery_result_serializer = 'json'

# INSTALLED_APPS加入如下配置
INSTALLED_APPS = [
    'celery',
    'django_celery_beat',
    'django_celery_results'
]

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from celery import Celery

# 专属于Heng_Tools项目的任务
app = Celery('Heng_Tools')


@app.task
def test():
    pass

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from celery import Celery

# app/tasks.py, 可以复用的task
from celery import shared_task
import time


@shared_task
def add(x, y):
    time.sleep(2)
    return x + y

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装饰器`@shared_task`可以让我们避免对某个项目名对应Celery实例的依赖，使app的可移植性更强。

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Celery -A Heng_Tools worker -l info     

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# 如果看到这行就说明启动成功了
[2023-04-18 15:27:03,191: INFO/MainProcess] celery@cywhat ready.

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result = add.delay(3, 5)

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# apply_async方法，与delay类似，但支持更多参数
result = add.apply_async(args=[3, 5])

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# 安装
pip3 install flower

# 运行
celery -A  Heng_Tools  flower

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# 查看task的任务id
result.task_id

# 查看task的任务状态
result.status

# 获取task的结果
AsyncResult(result.task_id).result

# 获取task的状态
AsyncResult(result.task_id).result

# 取消正在进行中的task任务
AsyncResult(result.task_id).revoke(terminate=True)

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# 1、安装依赖
pip3 install eventlet

# 2、更改启动worker命令
celery -A Heng_Tools  worker --pool=eventlet --concurrency=500 --loglevel=info