Celery 是一个非常流行的分布式任务队列，用于处理异步任务，通常与消息中间件（如 RabbitMQ 或 Redis）一起使用。它使得 Python 应用程序能够执行任务在后台异步执行，而不阻塞主程序的执行。

Celery 的核心概念

1. 任务（Task）: Celery 的核心单位是任务，可以是任何可调用的对象。你通过装饰器 @app.task 来定义任务。

2. 队列（Queue）: 任务会被放入消息队列（如 Redis 或 RabbitMQ）。任务可以从队列中被取出并执行。

3. Worker（工作者）: Worker 是处理任务的进程。你启动一个 Celery Worker，它会等待任务并执行。

4. Broker（消息中间件）: 用于传递消息的中间件，常用的有 Redis 和 RabbitMQ。Celery 会向 Broker 发送任务，Worker 会从 Broker 接收任务。

简单示例

以下是一个将 Celery 合并到一个 Python 文件的简单示例：

1. 安装 Celery 和 Redis（如果你使用 Redis 作为 Broker）

pip install celery redis

2.创建一个 Celery 配置并定义一个任务：

# app.py

from celery import Celery

# 创建 Celery 应用对象，设置 Redis 为消息中间件
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

# 定义一个简单的任务
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

3.启动 Celery Worker：

celery -A app worker --loglevel=info

4.发送任务：

# 调用任务并获取结果
from app import add

result = add.delay(4, 6)
print(result.get())  # 输出 10

add.delay(4, 6) 发送任务到 Celery，result.get() 会阻塞直到任务完成并返回结果。

代码说明

• Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')：创建一个 Celery 应用并指定 Redis 为消息中间件。

• @app.task：装饰器将 add 函数标记为 Celery 的任务。

• add.delay(4, 6)：使用 delay() 方法将任务异步发送到消息队列。

• result.get()：阻塞并等待结果返回。

注意事项

• 需要确保 Redis 服务已启动，或者你可以选择其他消息中间件（如 RabbitMQ）。

• Celery Worker 需要在后台运行，以便执行任务。

这个例子是一个最基础的示例，Celery 还支持任务调度、定时任务、任务结果存储等高级功能，适合做更复杂的异步任务处理。

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