基于 Celery 的后台任务

Celery 是强大的任务队列库，它可以用于简单的后台任务，也可用于复杂的多阶段应用的计划。本文主要说明如何在 Flask 中配置使用 Celery 。本文假设你已经阅读过了其官方文档中的 Celery 入门 。

Celery 是一个独立的 Python 包。使用 pip 从 PyPI 安装:

你首先需要有一个 Celery 实例，这个实例称为 celery 应用。其地位就相当于Flask 中 一样。这个实例被用作所有 Celery 相关事务的入口，如创建任务和管理工人，因此它必须可以被其他模块导入。

只要如下这样就可以在 Falsk 中使用 Celery 了:

这个函数创建了一个新的 Celery 对象，使用了应用配置中的 broker ，并从 Flask配置中更新了 Celery 的其余配置。然后创建了一个任务子类，在一个应用情境中包装了任务执行。

让我们来写一个任务，该任务把两个数字相加并返回结果。我们配置 Celery 的broker ，后端使用 Redis 。使用上文的工厂创建一个 应用，并用它定义任务。:

至此，如果你已经按上文一步一步执行，你会失望地发现你的 .wait() 不会真正返回。这是因为还需要运行一个 Celery 工人来接收和执行任务。:

把 字符串替换为你创建 _celery 对像的应用包或模块。

现在工人已经在运行中，一旦任务结束， wait 就会返回结果。