Python并行分布式框架Celery详解

Celery是一个Python编写的开源的并行分布式任务队列框架，可以用于开发高并发、处理大量数据并且需要异步处理的系统。它提供了一些强大的特性，比如任务调度、并行处理、周期性执行、定时任务和分布式任务等。本文将详细介绍Celery的使用，并提供两个示例来说明其应用。

安装Celery

Celery的安装非常简单，可以使用pip进行安装：pip install celery

创建Celery实例

在使用Celery之前，我们需要先创建一个实例，这个实例在整个应用中被用来调用Celery任务。我们可以使用Celery类来创建一个Celery实例：

from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

上面的代码中，我们创建了一个叫做“tasks”的Celery实例，并设置了Broker为Redis。Redis是一个非常流行且高效的消息队列，也是Celery的默认消息代理。

定义任务

在Celery中，任务是一个Python函数，使用了Celery的装饰器来标识任务，下面是一个示例代码：

from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

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

上面的代码中，我们定义了一个名为“add”的任务，它使用了@app.task装饰器来标识。该任务的参数为x和y，任务函数的返回值为x+y。现在我们已经定义了一个Celery任务，可以使用Celery实例来调用它。

调用任务

要调用一个Celery任务，我们需要使用apply_async方法，该方法接受我们之前定义的任务函数作为参数，并传递它的参数。下面是一个调用示例代码：

from tasks import add

# 调用任务，并传入参数
result = add.apply_async(args=[1,2])

# 获取执行结果
print(result.get())

上面的代码中，我们首先从tasks.py中导入我们之前定义的add任务，然后调用该任务，并传入参数，最后使用get方法获取任务的执行结果。

任务状态

Celery提供了获取任务状态的方法，我们可以使用AsyncResult类来获取任务状态：

from tasks import add

# 调用任务，并传递参数
result = add.apply_async(args=[1,2])

# 等待任务执行完毕
while not result.ready():
    pass

# 获取任务执行结果
if result.successful():
    print(result.get())
else:
    print(result.traceback)

上面的代码中，我们首先调用了add任务，并传递参数，然后使用一个while循环来等待任务执行完毕。在等待期间，我们可以做一些其他的事情。等任务执行完毕后，我们使用result.successful()方法来判断任务是否执行成功，并使用result.get()方法获取任务的执行结果，或使用result.traceback获取任务的错误信息。

示例1：使用Celery处理大量数据

下面是一个示例，我们使用Celery来处理大量的数据：

from celery import Celery
import time

app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

@app.task
def process_data(data):
    # 模拟处理数据
    time.sleep(5)
    return "Processed: {}".format(data)

if __name__ == '__main__':
    # 生成数据
    data = range(1000)

    # 批量处理数据
    result = []
    for d in data:
        result.append(process_data.delay(d))

    # 等待任务执行完毕
    for r in result:
        print(r.get())

上面的代码中，我们定义了一个名为process_data的任务，它的作用是模拟处理大量的数据。在代码中，我们生成了1000条数据，并使用delay方法调用process_data任务来处理数据。注意到在循环中，我们使用append方法将任务返回的AsyncResult对象加入到了一个数组中，并使用get方法等待任务执行完成并获取结果。

示例2：使用Celery分布式处理任务

下面是一个示例，我们使用Celery分布式处理任务：

from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

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

if __name__ == '__main__':
    # 调用add任务
    result = add.delay(1,2)

    # 获取任务执行结果
    print(result.get())

上述代码中，我们部署了两个Celery worker，一个运行在本地，另一个运行在远程服务器上。我们使用delay方法调用add任务，并传递参数。当我们运行这个示例时，两个worker都会去执行add任务，并返回执行结果。此时，我们可以使用get方法获取任务的执行结果。

在分布式任务处理中，Celery会自动选择可用的worker来执行任务，并根据消息传递协议对任务进行管理和调度。