1、celery是一个框架，用于实现异步任务、定时任务、延迟任务。

2、celery是一个独立的框架，需要在命令行去启动它。

3、这里我使用redis数据库来保存任务和任务结果

安装：windows系统下，需要借助eventlet来启动

pip  install  celery

pip install eventlet

使用：

 1、创建一个包，celery_task

2、包内必须要有celery.py文件，文件内容：

from celery import Celery
#加载django环境   
import os   
import django
django.setup()  
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE","luffyapi.settings.dev")

broker = 'redis://192.168.137.10/15'#broker任务队列
backend = 'redis://192.168.137.10/14'#结构存储，执行完的结果存在这里
app = Celery(__name__,broker=broker,backend=backend,include=['celery_task.task1','celery_task.task2'])

#定时任务，写到celery文件
#时区设置成东八区
app.conf.timezone='Asia/Shanghai'
#禁用格林威治时区
app.conf.enable_utc=False
#任务定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    'low-task':{
        #指定要执行的任务
        'task':'celery_task.task1.add',
        #每10秒执行一次
        'schedule':timedelta(seconds=3),
        #每周一的7：30执行
        # 'schedule':crontab(hour=7,minute=30,day_of_week=1),
        'args':(300,150) ,#任务需要传递的参数
    }
}  #配置定时任务后，需要启动beat ，这个beat就是代替我们去手动点击运行，到时间就点击运行，执行定时任务
#另起terminal，切换到celery_task的上级目录执行：   celery -A celery_task beat -l INFO

其中app=celery（）

第一个参数是名字，

第四个参数include=[]  里面存放的一个个任务的py模块名

3、任务py模块

task1.py文件下：

from .celery import app
@app.task
def add(x,y):
    #"luffyapi.settings.dev"  项目同名目录下settings文件夹下的dev.py配置文件，没有更改目录结构就去掉.dev 
    print(x+y)
    return x+y

task2.py文件下：

from .celery import app
@app.task
def mutile(x,y):
    print(x,y)
    return x*y

4、启动celery

terminal下：cd 到 celery_task 目录的上一级目录下执行：

celery -A celery_task worker -l INFO -P eventlet

运行结果如下：说明任务已经启动

5、使用：

在celery_task包同级目录下创建一个py文件用来进行测试。

t_task.py文件中的内容：

from celery_task.task1 import add
from celery_task.task2 import mutile

#立即执行任务
ret1 = add.delay(10,12)
ret2 = mutile.delay(2,3)
print(ret1)
print(ret2)

#执行延迟任务
from datetime import datetime,timedelta
#必须是utc时间，timedelta是时间对象，10秒后，days=,
eta = datetime.utcnow()+timedelta(seconds=30)
ret=add.apply_async(args=(2022,300),eta=eta)
print(ret)

运行t_task.py文件，拿到任务的id号

拓展知识：因为script是一个包，一旦其内部的py模块，右键运行的时候，该包的路径就会被加到环境变量中。所以t_task.py中的导模块，在pycharm中会提示飘红，但这种方式没有错。

6、获取结果：在celery_task包同级目录下创建一个get_result.py模块用来进行测试。

 内容：

from celery_task.celery import app
from celery.result import AsyncResult
id='dcf1ff75-2fd1-484d-b3ef-32cf954f452e'  #5中运行后得到的结果，就是任务id
if __name__=='__main__':
    asy = AsyncResult(id=id,app=app)
    if asy.successful():
        result = asy.get()
        print(result)
    elif asy.failed():
        print('任务失败')
    elif asy.status=='PENDING':
        print('任务等待被执行')
    elif asy.status=='RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif asy.status=='STARTED':
        print('任务已经开始被执行')
    else:
        print('sssssss')

运行该模块：拿到任务结果了。