• Flask工厂模式蓝图使用Celery实例【亲测可用,已应用于项目中】


    单一模式运行Celery在官方文档中已经贴出范例代码,这里我们不过多介绍。

    在使用Flask编写大型项目时,使用工厂模式的好处显而易见。因在Celery4.x以上版本已经抛弃了init_app方法,所以我们传统的在create_app中初始化并传入app对象的方式已经不可用了。我们改变方式在create_app中直接创建Celery对象就会导致循环导入问题,该如何解决呢?下面我们来一步步操作。

    一、首先贴出我的项目结构:

    简单介绍一下项目结构(重点说一下Celery组成):

    apis:项目接口存放文件夹

    apps:Flask项目传统文件夹,不在赘述

    ---admin:模型文件夹

    ---decorators.py:自定义装饰器

    ---tasks.py:Celery任务文件,存放所有调度执行任务

    ext:第三方扩展文件夹,创建第三方扩展对象。例如数据库、api、缓存、跨域等等

    ---celery.py:Celery主文件,创建celery对象,后期引用@celery.task()主要在这

    migrations:数据库迁移等文件夹

    static:静态文件文件夹

    templates:模版文件夹

    app.py:项目主启动文件

    celery_settings.py:Celery配置文件

    settings.py:项目主配置文件

    二、实现步骤

    1.下载Celery

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    pip install celery

    2.编写celery配置

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    broker_url = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
    result_backend = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
    task_serializer = 'json'
    result_serializer = 'json'
    accept_content = ['json']
    broker_connection_retry_on_startup = True

    3.生成Celery对象

    在celery.py中编写:

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    def create_celery(app=None):
        celery = Celery(app.import_name, backend=broker_url, broker=result_backend)
        celery.conf.update(app.config)
        celery.config_from_object('celery_settings')
     
        class ContextTask(celery.Task):
     
            def __call__(self, *args, **kwargs):
                with app.app_context():
                    return self.run(*args, **kwargs)
     
        celery.Task = ContextTask
     
        return celery

    4.编写任务

    最后我们就可以在tasks.py中编写调度任务

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    celery = create_celery(create_app())
    @celery.task()
    def insert_sql():
        for i in range(10):
            print(i)
            time.sleep(1)

    然后我们在需要执行调度任务的代码处增加启动代码:

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    insert_sql.delay()

    5.启动celery

    最后不要忘记启动celery,然后就可以在执行到启动任务代码时,执行异步任务。

     

    以上就是我们如何在Flask工厂模式中使用Celery范例了。

    新手上路,如有疏漏错误,还请各位大佬不吝赐教。

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