Python 并行分布式框架：Celery 超详细介绍

先来一张图，这是在网上最多的一张Celery的图了，确实描述的非常好

Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。

消息中间件

Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis, MongoDB (experimental), Amazon SQS (experimental),CouchDB (experimental), SQLAlchemy (experimental),Django ORM (experimental), IronMQ

任务执行单元

Worker是Celery提供的任务执行的单元，worker并发的运行在分布式的系统节点中。

任务结果存储

Task result store用来存储Worker执行的任务的结果，Celery支持以不同方式存储任务的结果，包括AMQP, Redis，memcached, MongoDB，SQLAlchemy, Django ORM，Apache Cassandra, IronCache

OK 废话就说到这， 来点使用的。

首先你也看到了， 你要有一个消息中间件，此处我们选择rabbitmq，为什么不用redis或者sqs呢，首先这两个我都用过了，想接触以下rabbitmq，所以果断选择这个。

Now 安装rabbitmq！
官网介绍有安装方法， 我贴以下网址吧，自己看看，很简单很简单。 我是Mac系统 http://www.rabbitmq.com/install-standalone-mac.html 如果是其他系统自己对应下。 可以把sbin的路径配置到path里面（我比较懒 没加，所以去到解压目录，囧）

启动管理插件：sbin/rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
启动rabbitmq：sbin/rabbitmq-server -detached

ok， now，rabbitmq已经启动，可以打开页面来看看
地址：http://localhost:15672/#/
用户名密码都是guest
现在可以进来了把，可以看到具体页面。
关于rabbitmq的配置，网上很多 自己去搜以下就ok了。

好了 消息中间件有了，现在该来代码了，我是在celeby官网看的，如果觉得我代码有问题，可以自己去官网看，嘿嘿。

安装celeby。
建议使用 virtualenv，具体怎么用 参考
http://www.nowamagic.net/academy/detail/1330228
http://liuzhijun.iteye.com/blog/1872241

首先，定义一个task。

from celery import Celeryapp = Celery('tasks', backend='amqp://guest@localhost//', broker='amqp://guest@localhost//')@app.taskdef add(x, y):    return x + y

保存为tasks.py
—>broker 就是中间件了，自己看着改吧, backend就是 后端来发送状态消息，保持追踪任务的状态，存储或发送这些状态

Now 可以启动了
命令: celery -A tasks worker –loglevel=info
想要查看完整的命令行参数列表
命令：celery worker –help 或者
celery help

现在 另开一个terminal，启用虚拟环境， ipython 启动python console

In [9]: from tasks import addIn [10]: result = add.delay(6, 7)

现在你可以在用之前命令启动的终端中看到输出，而且可以验证结果。
调用任务会返回一个 AsyncResult 实例，可用于检查任务的状态，等待任务完成或获取返回值， 而且现在我们也设置了一个用于保存结果和状态等信息的backend， 现在你可以成功的拿到结果， 如果你print result， 你会看到一串字符串， 类似与uuid。
如下方式：

In [11]: result.ready()Out[11]: TrueIn [12]: result.get(timeout=1)Out[12]: 13In [13]: result.get(propagate=False)Out[13]: 13

ok 现在看到结果了吧。
注： propagate的作用 倘若任务抛出了一个异常， get() 会重新抛出异常， 但你可以指定 propagate 参数来覆盖这一行为。

以上就是一些代码了。

下面是 celery的配置，配置的话 你不想看这个 可以去官网看，比我的详细的多。

app.conf.update(    CELERY_TASK_SERIALIZER='json',    CELERY_ACCEPT_CONTENT=['json'],  # Ignore other content    CELERY_RESULT_SERIALIZER='json',    CELERY_TIMEZONE='Europe/Oslo',    CELERY_ENABLE_UTC=True,)

但是对于大型项目来说 这样配置就显得很low，这个时候可以用模块。你可以调用 config_from_object() 来让 Celery 实例加载配置模块。
app.config_from_object(‘celeryconfig’)

celeryconfig.py

BROKER_URL = 'amqp://'CELERY_RESULT_BACKEND = 'amqp://'CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'CELERY_ACCEPT_CONTENT=['json']CELERY_TIMEZONE = 'Europe/Oslo'CELERY_ENABLE_UTC = True

可以使用 python -m celeryconfig 来验证配置是否正确。

好了 这是这篇博客的全部，稍后还有有的，谢谢。