引言：

　　當需要用python建立和完成定時任務時，第一個會想到的就是使用crontab庫，

　　但是crontab不支援Windows系統，於是我們可以使用一個支援Windows且功能強大的庫：Celery。

Celery-分散式任務佇列:

　　Celery是一個簡單，靈活，可靠的分散式系統，用於處理大量訊息，同時為操作提供維護此類系統所需的工具。

　　它是一個任務佇列，專注於實時處理，同時還支援任務排程。

　　Celery是開源的，並根據BSD許可授權。

　　Celery由Python語言實現。

Celery安裝:

　　celery的版本非常令人頭疼，它的版本無法做到完全上下相容，且有些版本會與一些庫衝突，所以對於celery版本的選擇非常重要：

　　　　1、celery 4.0.0~4.2.0(latest) 目前最新的celery版本是官方的4.2.0 連結：http://docs.celeryproject.org/en/latest/

　　　　　(1) celery 4.0.0及以上版本目前不相容python3.7 由於在python3.7中 async變成了關鍵字 在執行celery worker的時候會報錯，

　　　　　    from . import async,base 此處出錯。

　　　　　(2) django-celery是一個便於在django工程中管理celery的庫，但是django-celery不支援celery 4.0.0以上版本，如若要在django工程中

　　　　　　使用celery，請降低版本，比如celery 3.1.26

　　　　2、celery 3~4的版本之間 相對穩定 本人用的就是celery 3.1.26版本 推薦 pip install celery==3.1.26 

Celery介紹：

上圖為celery工作簡要流程,原諒我盜的圖...原作者po上：https://www.qikqiak.com/

1、application(task producer)"任務的生產者"，我們通過程式碼層面，產生任務然後傳送給broker(task queue)

2、celery beat(task scheduler)"任務排程器"，常見為生成定時任務

3、broker(task queue)"任務佇列",我們需要將任務送往任務佇列去，官網強烈推薦的broker有：redis和rabbitmq

4、worker(taks consumer)"任務消費者"，在任務送往broker後，worker從中進行操作，完成任務後生成result

5、result 完成任務後產生的結果

Broker的選擇：

　　broker我們可選的有redis和rabbitmq，官網推薦的兩種，我們這裡選redis，相對於rabbitmq更加輕量級，安裝方便。

　　所以我們需要安裝redis，redis很容易安裝，這裡就不細講了，po上github連結:https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases

　　與此同時 celery還需要python的redis依賴庫這裡注意版本 pip install redis==2.10 最好下2.10版本，這裡是為了後續和django聯用

　　若下最新版本，可能會報以下錯：

任務的編寫：

　　主要的程式碼層面來了，我們通過流程圖知道，我們需要生產任務，目錄結構如下圖：

　　1、其中__init__.py是通過啟動專案時，選擇的配置檔案：

1 from celery import Celery
2 
3 app = Celery('demo')
4 app.config_from_object('celery_app.celeryconfig')

　　2、celeryconfig.py裡面主要是celery的配置：

from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
# 配置broker為redis
BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/1'
# 配置結果儲存至redis
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/2'
# 時區設定
CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'
# 匯入任務
CELERY_IMPORTS = (
    'celery_app.task1',
    'celery_app.task2',
    )
# 配置定時任務的排程器
CELERYBEAT_SCHEDULE={
    # 任務名字
    'task1':{
        # 任務啟動的函式
        'task':'celery_app.task1.add',
        # 定時時間設定，每10秒一次
        'schedule':timedelta(seconds=10),
        # 傳遞的引數
        'args':(2,8)
    },
    'task2':{
        'task':'celery_app.task2.mul',
        # 定時時間設定，16:45
        'schedule':crontab(hour=16,minute=45),
        'args':(4,5)

    }
}

　　3、task1的任務：

import time

from celery_app import app

@app.task
def add(x, y):
    # 阻塞測試
    time.sleep(3)
    return x + y  

　　4、 task2的任務:

import time

from celery_app import app

@app.task
def mul(x, y):
    time.sleep(3)
    return x * y

執行任務：

　　1、開啟redis伺服器：

$ .\redis-server.exe .\redis.windows.conf

　　2、在celery_app檔案的上一級 shift+右鍵 開啟命令列視窗，win10開啟powershell：

celery worker -A celery_app --pool=solo -l INFO

　　此命令開啟worer 任務目標為celery_app windows下需要加--pool=solo 日誌級別為INFO

　　3、然後開啟celery beat 啟動定時任務，另開一個命令列視窗：

 celery beat -A celery_app -l INFO

 　　4、結果如下：

　　可以看見celery beat一直在隔10秒傳送任務

　　再來看worker：

　　第一次是處理了4秒 其餘是3秒，可以看出windows處理celery還是不太穩定。

　　結語：celery是一個強大的庫，能讓我們處理非同步任務，不過最好還是於Linux上執行