使用Celery和MySQL实现异步任务自动化（celery mysql）

使用Celery和MySQL实现异步任务自动化

在现代web应用程序中，经常需要进行长时间运行的任务，例如处理大型数据集，发送电子邮件，生成PDF文件等。这些任务需要较长时间完成，如果直接在请求的处理器中执行此类任务，会导致进程阻塞，从而影响系统的性能和稳定性。为了解决这个问题，可以使用异步任务和消息队列。

Celery是一个Python库，它提供了异步任务队列和调度器，以执行分布式任务。Celery的工作原理是将任务发送到消息队列，然后由工作进程异步执行。这使得您可以在集群中分布工作，并缩短请求响应时间。

MySQL是一种流行的关系数据库管理系统，它可以用于存储任务状态和结果。每当任务完成后，Celery可以将结果存储到MySQL中，以便后续处理。

下面是一个使用Celery和MySQL实现异步任务自动化的简单示例。我们将使用Celery将数据导入到数据库中。

1.安装Celery和MySQL

要使用Celery和MySQL，请在您的Python环境中安装以下库：

pip install celery mysql-connector-python

2.配置Celery

在您的Python项目中创建一个名为celery.py的文件。在此文件中，将配置和创建Celery应用程序对象。

from celery import Celery
app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')
app.conf.update(
    result_backend='db+mysql://user:password@localhost/dbname',
    result_persistent=True,
)

if __name__ == '__mn__':
    app.start()

在这里，我们首先导入Celery并创建一个名为app的Celery应用程序对象。 `broker`选项指定消息代理的URL。这里我们使用了一个轻量级的AMQP代理，但您可以使用其他代理例如Redis或者RabbitMQ.

`result_backend`选项指定Celery用于存储结果的URL。我们使用了MySQL作为结果后端。如果您想将结果存储在其他地方，例如Redis，请更改此值并安装相应的Redis库。

`result_persistent`选项启用结果持久性，以便可以检索遗漏的结果。

在您的项目目录中，创建一个名为tasks.py的新文件，其中包含Celery任务和Python代码。

from celery import Celery
from mysql.connector import connect

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task
def import_data(data):
    cnx = connect(user='user', password='password', host='localhost',
                  database='dbname')
    cursor = cnx.cursor()

    query = ("INSERT INTO data (field1, field2, field3) "
             "VALUES (%s, %s, %s)")
    cursor.execute(query, data)

    cnx.commit()
    cursor.close()
    cnx.close()

在此处，我们定义了一个名为`import_data`的后台任务。当消息队列中包含此任务时，Celery将调用此函数。在此特定示例中，我们将定义函数以接受data参数。这个函数会将数据插入到MySQL数据库中。

3. 运行Celery工作进程

在您的项目目录中，运行以下命令来启动Celery工作进程。

celery -A tasks worker –loglevel=info

在这里，-A选项指定应用程序的名称（在我们的情况下是`tasks`），worker指示我们将运行一个工作程序，–loglevel选项启用日志记录。

4.将任务发送到Celery

为了将消息发送到Celery，您需要实例化Celery客户端并使用其调用后台任务。在您的Python代码中，插入以下代码。

from celery import Celery
app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task
def import_data(data):
    ...

if __name__ == '__mn__':
    result = import_data.delay(['value1', 'value2', 'value3'])
    print(result.get())

在这里，我们使用Celery客户端实例调用`import_data`任务并传递值列表。[`delay `](http://docs.celeryproject.org/en/latest/reference/celery.app.task.html#celery.app.task.Task.delay)方法调用该任务，并立即返回AsyncResult对象。调用`get`方法就可以获取任务结果。

然后，您就可以将此代码插入到定时任务中，以确保任务周期性地运行。

结论

通过使用Celery和MySQL，我们可以轻松设置和维护异步任务，并将长时间运行任务拆分为简单的步骤。这样，我们可以在Web应用程序中实现异步处理的优势，使其更加响应。