1.非同步任務celery和中間人rabbitmq
1.1 celery提供非同步任務，遇到耗時操作的任務都可以交給celery來完成
1.2 通訊過程是，生產者（任務發布者）—>訊息佇列（broker）（rabbitmq或者是redis）<—消費者（任務執行人), 生產者把任務快取在訊息佇列中，消費者從任務佇列中把任務取出來執行。
1.3 rabbitmq的安裝：
2.celery的使用
# celery的安裝;
pip install -u celery
# 使用建立主檔案main.py
# 1.設定django配置
import os
os.environ[
"django_settings_module"]=
'這裡是寫專案配置位置'
# demo.settings.dev
from celery import celery
# 建立celery 例項物件
'demo'
)# 這裡的第乙個引數是模組名稱，='__main__',第二個引數是broker的url
# 如果想使用redis作為結果後端，但仍使用rabbitmq作為訊息**（一種流行的組合）：
# 對於大的專案可以使用，單獨的配置檔案這裡的目錄是celery_tasks
'celery_tasks.config'
)# 註冊任務，自動載入可用的任務
['celery_tasks.任務一'，
'celery_tasks.任務二'])
# 使用task裝飾器輕鬆地從任何可呼叫物件建立任務
'send_sms_code'
,retry_backoff=3)
defsend
(self,sms_code,
**kwargs)
#該bind引數表示該函式將是「繫結方法」，以便您可以訪問任務型別例項上的屬性和方法。
# bind：保證task物件會作為第乙個引數自動傳入
# 任務裝飾器的bind引數將提供對self（任務型別例項）的訪問
# name：非同步任務別名
# retry_backoff：異常自動重試的時間間隔 第n次(retry_backoff×2^(n-1))s
# max_retries：異常自動重試次數的上限
# return ****
print
(sms_code)
# 啟動服務使用
celery -a celery_task.main worker -l info
# -a 指對應的應用程式, 其引數是專案中 celery例項的位置。
# worker 指這裡要啟動的worker。
# -l 指日誌等級，比如info等級。
# 任務預設是程序執行，如果想要使用高併發，可以使用協程方式執行任務
# 預設是程序池方式，程序數以當前機器的cpu核數為參考，每個cpu開四個程序。
# 如何自己指定程序數：celery worker -a proj --concurrency=4
# 如何改變程序池方式為協程方式：celery worker -a proj --concurrency=1000 -p eventlet -c 1000
pip insatll eventlet
celery -a celery_task.main worker -l info -p eventlet -c 1000
# 呼叫celery任務使用delay()方法檢驗引數後，把任務新增到celery
send_sms_code.delay(sms_code,
**kwrags)
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