Flask框架配置celery-[1]：flask工厂模式集成使用celery，可在异步任务中使用flask应用上下文，即拿即用，无需更多配置

一、概述

1、celery框架和flask框架在运行时，是在不同的进程中，资源是独占的。

2、celery异步任务如果想使用flask中的功能，如orm，是需要在flask应用上下文管理器中执行orm操作的

3、使用celery是需要使用到中间件的，简单点就使用redis做中间件

注意：

在flask工厂模式集成celery异步框架，在celery的异步任务中能够获取到flask的应用上下文管理器，也就是说在celery异步任务中你可以去调用flask项目中功能，如orm操作等。

使用本文配置，可以无需修改flask创建app应用的程序，直接将celery相关包创建，运行就可以使用，且能够在异步任务使用flask的功能。

二、项目结构

依赖环境：

python 复制代码

celery==4.4.7
eventlet==0.33.3
Flask==2.1.3
Flask-Caching==1.10.1
Flask-Cors==3.0.10
Flask-Migrate==2.7.0
Flask-RESTful==0.3.9
Flask-SocketIO==5.1.1
Flask-SQLAlchemy==2.5.1
PyMySQL==1.0.2
redis==3.5.3
SQLAlchemy==1.4.0
Werkzeug==2.0.2

目录结构：

flask-project

|--apps

|-- user

|-- models

|--views.py

|--urls.py

|--init.py

|--ext

|--init.py

|--config.py

|--celery_task

|--init.py

|--async_task.py

|--celery.py

|--celeryconfig.py

|--check_task.py

|--scheduler_task.py

app.py

三、flask工厂模式下各模块功能

1、apps/user/models.py ：写了一个user表

2、apps/user/views.py:写了测试调用celery异步任务的接口

3、apps/user/urls.py: 注册路由的

4、ext/init.py：cache、db、cors的拓展

5、ext/config.py : cache和cors使用到的配置

6、apps/init.py：一个函数create_app,生成flask应用对象

7、app.py: 启动flask应用对象的模块

本文重点不在flask工厂模式，默认看官都懂如何创建flaks工厂模式的项目了。

在视图中在执行异步任务，并获取异步任务的id：

python 复制代码

from celery_task.async_task import send_email_task,cache_user_task
#用户资源：get\put\delete, 对单个进行操作
class UserOneResource(ResourceBase):
    def put(self,id):
        #测试异步发邮件
        email = request.args.get('email')
        code = request.args.get('code')
        res = send_email_task.delay(email,code)
        print(res.id)
        return NewResponse(msg='put',data={'task_id':res.id})

    def patch(self,id):
        #测试异步操作flask的orm和cache
        p = request.args.get('p')
        if p=='set':
            res = cache_user_task.delay()
            print(res,type(res))
            return NewResponse(msg='patch',data={'task_id':res.id})
        else:
            from ext import cache
            data = cache.get('all-user-data')
            return NewResponse(msg='patch',data=data)

res = 异步函数.delay(函数需要的参数)

task_id = res.id

注意：task_id 可以知道对应的任务的完成情况，获取任务的返回值等。

四、celery项目的配置

1、celery的配置

将celery的配置都放到一个py文件中，方便后期的维护和使用

celeryconfig.py

python 复制代码

from celery.schedules import crontab
from datetime import timedelta
'''
参数解析：
accept_content：允许的内容类型/序列化程序的白名单，如果收到不在此列表中的消息，则该消息将被丢弃并出现错误，默认只为json；
task_serializer：标识要使用的默认序列化方法的字符串，默认值为json；
result_serializer：结果序列化格式，默认值为json；
timezone：配置Celery以使用自定义时区；
enable_utc：启用消息中的日期和时间，将转换为使用 UTC 时区，与timezone连用，当设置为 false 时，将使用系统本地时区。
result_expires： 异步任务结果存活时长
beat_schedule：设置定时任务
'''
#手动注册celery的异步任务：将所有celery异步任务所在的模块找到，写成字符串
task_module = [
    'celery_task.async_task',  # 写任务模块导入路径，该模块主要写异步任务的方法
    'celery_task.scheduler_task',  # 写任务模块导入路径，该模块主要写定时任务的方法
]

#celery的配置
config = {
    "broker_url" :'redis://127.0.0.1:6379/0',   #'redis://:123456@127.0.0.1:6379/1' 有密码时，123456是密码
    "result_backend" : 'redis://127.0.0.1:6379/1',
    "task_serializer" : 'json',
    "result_serializer" : 'json',
    "accept_content" : ['json'],
    "timezone" : 'Asia/Shanghai',
    "enable_utc" : False,
    "result_expires" : 1*60*60,
    "beat_schedule" : { #定时任务配置
            # 名字随意命名
            'add-func-30-seconds': {
                # 执行add_task下的addy函数
                'task': 'celery_task.scheduler_task.add_func',  # 任务函数的导入路径，from celery_task.scheduler_task import add_func
                # 每10秒执行一次
                'schedule': timedelta(seconds=30),
                # add函数传递的参数
                'args': (10, 21)
            },
            # 名字随意起
            'add-func-5-minutes': {
                'task': 'celery_task.scheduler_task.add_func',  # 任务函数的导入路径，from celery_task.scheduler_task import add_func
                # crontab不传的参数默认就是每的意思，比如这里是每年每月每日每天每小时的5分执行该任务
                'schedule': crontab(minute='5'),  # 之前时间点执行，每小时的第5分钟执行任务, 改成小时，分钟，秒 就是每天的哪个小时哪分钟哪秒钟执行
                'args': (19, 22)  # 定时任务需要的参数
            },
            # 缓存用户数据到cache中
            'cache-user-func': {
                'task': 'celery_task.scheduler_task.cache_user_func',
                # 导入任务函数：from celery_task.scheduler_task import cache_user_func
                'schedule': timedelta(minutes=1),  # 每1分钟执行一次，将用户消息缓存到cache中
            }
        }
}

2、创建celery对象

celery.py

python 复制代码

from celery import Celery,Task
from .celeryconfig import config,task_module
import sys
import os
'1、把flask项目路径添加到系统环境变量中'
project_path = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))
sys.path.append(project_path)

'''
2、创建celery应用对象
  'task'可以任务是该celery对象名字，用于区分celery对象
  broker是指定消息中间件
  backend是指定任务结果存储位置
  include是手动指定异步任务所在的模块的位置
'''
#创建celery异步对象
celery = Celery('task', broker=config.get('broker_url'), backend=config.get('result_backend'), include=task_module)
#导入一些基本配置
celery.conf.update(**config)

'3、给celery所有任务添加flask的应用上下文，在celery异步任务中就可以调用flask中的对象了'
class ContextTask(celery.Task):
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        from apps import create_app
        app = create_app()
        with app.app_context():
            return self.run(*args, **kwargs)
celery.Task = ContextTask

注意：

1、第一步很关键，设置到python项目运行时，加载环境变量的问题。这一步是将flask项目的根目录加载环境变量中，这样第3步才能从apps中导入create_app函数。

2、第二步是创建celery通用的方法了，没什么好说的。

3、第三步很关键，涉及到celery异步任务能否在flask应用上下文管理器运行，从而可以调用flask中的功能，例如orm操作，cache操作.。（在执行任务时，先套上flask的应用上下文管理器）

3、异步任务模块

将所有异步任务相关的函数都集中到一个模块中，方便维护和使用。

async_task.py

python 复制代码

# 导入celery对象app
from celery_task.celery import celery
from ext import cache
import time


'''
1、没有返回值的，@app.task(ignore_result=True)
2、有返回值的任务，@app.task 默认就是(ignore_result=False)
'''


# 没有返回值，禁用掉结果后端
@celery.task
def send_email_task(receiver_email,code):  # 此时可以直接传邮箱，还能减少一次数据库的IO操作
    '''
    :param email: 接收消息的邮箱，用户的邮箱
    :return:
    '''
    # 模拟邮件发送验证码
    time.sleep(5)
    return {'result':'邮件已经发送',receiver_email:'2356'}

@celery.task
def cache_user_task():
    #orm查询数据，放到cache中
    from apps.user.models import UserModel
    user = UserModel.query.all()
    lis = []
    for u in user:
        id = u.id
        name = u.name
        dic = {'id':id,'name':name}
        lis.append(dic)
        print(dic)
    cache.set('all-user-data',lis)
    return {'code':200,'msg':'查询数据成功'}

4、定时任务模块

将所有定时任务相关的函数都集中到一个模块中，方便维护和使用。

schedulser_task.py

python 复制代码

from celery_task.celery import celery
import time


# 有返回值，返回值可以从结果后端中获取
@celery.task
def add_func(a, b):
    print('执行了加法函数',a+b)
    return a + b


# 不需要返回值，禁用掉结果后端
@celery.task(ignore_result=True)
def cache_user_func():
    print('all')

5、检测任务id获取任务状态和返回值

check_task.py:

python 复制代码

from celery.result import AsyncResult
from celery_task.celery import celery

'''验证任务的执行状态的'''


def check_task_status(task_id):
    '''
    任务的执行状态：
        PENDING :等待执行
        STARTED :开始执行
        RETRY   :重新尝试执行
        SUCCESS :执行成功
        FAILURE :执行失败
    :param task_id:
    :return:
    '''
    result = AsyncResult(id=task_id, app=celery)
    dic = {
        'type': result.status,
        'msg': '',
        'data': None,
        'code': 400
    }
    if result.status == 'PENDING':
        dic['msg'] = '任务等待中'
    elif result.status == 'STARTED':
        dic['msg'] = '任务开始执行'
    elif result.status == 'RETRY':
        dic['msg'] = '任务重新尝试执行'
    elif result.status == 'FAILURE':
        dic['msg'] = '任务执行失败了'
    elif result.status == 'SUCCESS':
        result = result.get()
        dic['msg'] = '任务执行成功'
        dic['data'] = result
        dic['code'] = 200
        # result.forget() # 将结果删除
        # async.revoke(terminate=True)  # 无论现在是什么时候，都要终止
        # async.revoke(terminate=False) # 如果任务还没有开始执行呢，那么就可以终止。
    return dic

在视图函数中调用该方法，通过task_id ,返回任务的运行结果。

五、测试

1、运行项目

flask项目（在项目根目录下执行）：

flask run --host 0.0.0.0 --port 5000

celery项目（在项目根目录下执行）:

启动celery进程：

windows系统：

celery -A celery_task.celery worker -l info -P eventlet

linux系统：

celery -A celery_task.celery worker -l info

启动定时任务（先启动celery进程在启动定时任务）：

celery -A celery_task.celery beat -l info

2、运行结果

1、执行异步任务中，将orm数据存到cache中

2、执行定时任务了

六、注意事项

1、在系统中要先安装好redis和mysql，并都启动了

2、在测试异步操作orm时，会使用到flask的cache存数据，注意flask的cache不能配置内存模式，不然celery进程存到cache中的数据，flask进程中取不到的。

3、当前的配置下，celery的目录必须是在flask根目录下

七、拓展-改变celery_task的位置

如果你想将celery_task包移动到apps包下，此时你需要修改什么？

1、apps/celery_task/celery.py：将flask项目根目录加载到系统环境变量中的路径有变

python 复制代码

'1、把flask项目路径添加到系统环境变量中'
project_path = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))

2、apps/celery_task/celeryconfig.py: 注册异步任务的模块，定时任务的模块的位置变化

python 复制代码

'1、加上apps.'
task_module = [
    'apps.celery_task.async_task',  # 写任务模块导入路径，该模块主要写异步任务的方法
    'apps.celery_task.scheduler_task',  # 写任务模块导入路径，该模块主要写定时任务的方法
]


'2、task参数对应的字符串，加上apps.'
config = {
    "broker_url" :'redis://127.0.0.1:6379/0',   #'redis://:123456@127.0.0.1:6379/1' 有密码时，123456是密码
    "result_backend" : 'redis://127.0.0.1:6379/1',
    "task_serializer" : 'json',
    "result_serializer" : 'json',
    "accept_content" : ['json'],
    "timezone" : 'Asia/Shanghai',
    "enable_utc" : False,
    "result_expires" : 1*60*60,
    "beat_schedule" : { #定时任务配置
            # 名字随意命名
            'add-func-30-seconds': {
                # 执行add_task下的addy函数
                'task': 'apps.celery_task.scheduler_task.add_func',  # 任务函数的导入路径，from celery_task.scheduler_task import add_func
                # 每10秒执行一次
                'schedule': timedelta(seconds=30),
                # add函数传递的参数
                'args': (10, 21)
            },
            # 名字随意起
            'add-func-5-minutes': {
                'task': 'apps.celery_task.scheduler_task.add_func',  # 任务函数的导入路径，from celery_task.scheduler_task import add_func
                # crontab不传的参数默认就是每的意思，比如这里是每年每月每日每天每小时的5分执行该任务
                'schedule': crontab(minute='5'),  # 之前时间点执行，每小时的第5分钟执行任务, 改成小时，分钟，秒 就是每天的哪个小时哪分钟哪秒钟执行
                'args': (19, 22)  # 定时任务需要的参数
            },
            # 缓存用户数据到cache中
            'cache-user-func': {
                'task': 'apps.celery_task.scheduler_task.cache_user_func',
                # 导入任务函数：from celery_task.scheduler_task import cache_user_func
                'schedule': timedelta(minutes=1),  # 每1分钟执行一次，将用户消息缓存到cache中
            }
        }
}

3、在视图函数导入异步任务的路径也变了

python 复制代码

#异步任务
from apps.celery_task.async_task import send_email_task,cache_user_task

4、启动celery和定时任务的命令变量【在项目根目录下执行命令】

启动celery：

windows启动命令: celery -A apps.celery_task.celery worker -l info -P eventlet

linux启动命令: celery -A apps.celery_task.celery worker -l info

启动定时任务：

celery -A apps.celery_task beat -l info