Celery在Django中的作用

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在 Django 中使用 Celery 主要是为了处理耗时或需要异步实验的使命,避免阻塞 Web 哀求的相应,提升用户体验和系统性能。 
安装很简朴,打开终端
  1. pip install celery
复制代码
先来了解一下
async tasks——异步使命



  • 用途:将耗时的操纵从 HTTP 哀求-相应周期中剥离,放到后台异步实验。
  • 典范场景

    • 发送邮件或短信验证码(避免用户等候网络延迟)。
    • 处理图片/视频(如缩略图生成、格式转换)。
    • 调用第三方 API(如支付接口、舆图服务)。
    • 大数据处理或复杂计算(如生成报表、数据分析)。

异步实现发送验证码流程

流程就是,把一些方法“摘”出来,放在tasks.py文件下,在视图函数中调用这个方法,这里举例发送邮箱验证码。
先看下目录结构,一清二楚,有人问tasks.py放app里还是哪?tasks.py 文件的最佳实践是 直接放在相干功能的应用目录下(例如这里验证码流程在 Login 应用,tasks就放在Login下)
  1. book_demo/
  2. ├── book_demo/              # 项目根目录
  3. │   ├── __init__.py
  4. │   ├── settings.py         # Django 配置
  5. │   ├── urls.py
  6. │   └── celery.py           # Celery 初始化配置(关键!)
  7. └── Login/                  # 你的登录/注册功能应用
  8.     ├── __init__.py
  9.     ├── tasks.py            # Celery 任务定义(核心文件)
  10.     ├── views.py            # 处理验证码的视图函数
  11.     ├── models.py
  12.     └── ...
复制代码
0.情况准备

   不消担心,总共需要安装Redis\Celery两个就行了
  先安装一些设置才能启动Celery:也就是安装Celery 架构的焦点组成部分。
常看到一个描述是:使用Redis作为Broker  ?????一头雾水,下面用人话讲讲,了解一下在开始安装:
1. 什么是 Broker?



  • Broker(消息代理):可以理解为一个「使命中转站」,负责在 Celery 的各个组件之间通报消息。
  • 类比:想象你去快递站寄包裹,Broker 就像快递公司的「分拣中央」——它负责接收你要寄的包裹(使命),并分发给快递员(Worker)行止理。
  • 焦点作用:当你在代码中调用 .delay() 提交异步使命时,这个使命会被发送到 Broker,再由 Broker 转发给空闲的 Worker 实验。

2. 什么是 Redis?



  • Redis:是一个开源的内存数据库,支持高性能的键值存储,常用于缓存、消息队列等场景。
  • 在 Celery 中的角色:Redis 可以作为 Broker 的具体实现之一(即用 Redis 来充当使命中转站)。
  • 其他常见 Broker

    • RabbitMQ:专为消息队列筹划的服务,稳固性更高(企业级首选)。
    • Amazon SQS:云服务商提供的队列服务。


3. Celery 的完整工作流程


  • 使命提交:你在 Django 代码中调用 task.delay(),提交使命到 Broker。
  • 使命存储:Broker(如 Redis)将使命存入队列。
  • 使命分发:Celery Worker 进程从 Broker 拉取使命。
  • 使命实验:Worker 实验使命(如发送验证码)。
  • 结果存储(可选):使命结果可存入 Result Backend(如另一个 Redis 数据库)。
  1. [Django] --> [Broker(Redis)] --> [Celery Worker] --> [执行任务]
复制代码

4. 为什么需要 Broker?



  • 解耦生产者和消耗者:Django(生产者)无需关心使命如何实验,Worker(消耗者)也无需知道使命是谁提交的。
  • 缓冲使命:当使命瞬间激增时,Broker 作为缓冲区,避免使命丢失。
  • 支持分布式:多个 Worker 可以同时从 Broker 拉取使命,实现负载平衡。
了解完毕,我这里使用的是Redis充当Broker
安装Redis
1.下载


  • 访问 Redis 官方推荐的 Windows 移植版(微软维护):
    https://github.com/tporadowski/redis/releases
  • 下载最新 .msi 安装包(如 Redis-x64-5.0.14.1.msi)。
2. 运行安装程序


  • 双击 .msi 文件启动安装向导。
  • 选择安装路径

    • 在安装界面中,点击 "Browse...",选择 D:\Redis(或其他自定义路径)。

  • 勾选 "Add Redis installation folder to PATH"(将 Redis 添加到情况变量)。
  • 完成安装。
3.验证安装


  • 打开 cmd 或 PowerShell:
  1. # 检查 Redis 是否安装成功
  2. redis-server --version
  3. # 输出示例:Redis server v=5.0.14.1
  4. # 启动 Redis 服务端
  5. redis-server
复制代码
 出现下面的图案代表启动成功:

这里如果报错出现下图,不消担心
 

可参考另一篇博客~

安装完Celery和Redis之后,可开始下面的: 
1.设置 Celery

book_deml/settings.py下添加:
  1. CACHES = {
  2.     'default': {
  3.         'BACKEND': 'django.core.cache.backends.redis.RedisCache',
  4.         'LOCATION': 'redis://127.0.0.1:6379/1',  # Redis 地址和数据库编号
  5.     }
  6. }
  7. CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'
  8. CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/1'
复制代码
确保项目根目录的 celery.py 和 __init__.py 已正确设置:
  1. # book_demo/book_demo/celery.py
  2. import os
  3. from celery import Celery
  4. # 设置 Django 环境变量
  5. os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'book_demo.settings')
  6. app = Celery('book_demo')
  7. # 从 Django 配置中读取 Celery 设置
  8. app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
  9. # 自动发现所有应用中的 tasks.py
  10. app.autodiscover_tasks()
复制代码
  1. # book_demo/book_demo/__init__.py
  2. from .celery import app as celery_app
  3. __all__ = ['celery_app']
复制代码

2.运行 Celery Worker

启动 Celery Worker 处理异步使命,说人话就是打开终端输入命令启动celery:
  1. celery -A book_demo worker --loglevel=info -P eventlet
复制代码
   这里关于这个命令另一篇处理启动Celery的博客中有具体介绍。eventlet记得也先pip install 安装
  出现下图则代表安装成功: 

测试缓存功能
在 Django Shell 中手动测试缓存功能:
  1. 1.输入:
  2. python manage.py shell
  3. 2.输入:
  4. from django.core.cache import cache
  5. # 设置缓存
  6. cache.set('test_key', 'test_value', timeout=300)
  7. # 获取缓存
  8. value = cache.get('test_key')
  9. print(value)  # 输出:test_value
复制代码
成功就长如许: 
 

 3.创建 tasks.py

在 Login/tasks.py 中定义发送验证码的异步使命:
  1. # book_demo/Login/tasks.py
  2. from celery import shared_task
  3. from django.core.mail import send_mail
  4. from django.conf import settings
  5. import random
  6. @shared_task
  7. def send_email_captcha_task(email):
  8.     # 生成 6 位随机验证码
  9.     captcha = ''.join(random.choices('0123456789', k=6))
  10.     # 存储到缓存(有效期 5 分钟)这里我用的Redis
  11.     cache_key = f'verification_code_{email}'
  12.     cache.set(cache_key, captcha, timeout=300)
  13.     stored_captcha = cache.get(cache_key)  # 从缓存中获取验证码
  14.     # 打印缓存键和验证码
  15.     logger.info(f"缓存键:{cache_key}, 缓存值:{stored_captcha}")
  16.     try:
  17.         send_mail(
  18.             subject='您的验证码',
  19.             message=f'您的验证码是:{captcha},有效期 5 分钟。',
  20.             from_email=None,  # 使用配置的默认发件人
  21.             recipient_list=[email],
  22.             fail_silently=False,
  23.         )
  24.         return True  # 可选:返回任务执行状态
  25.     except Exception as e:
  26.         # 记录错误日志
  27.         logger.error(f'邮件发送失败: {str(e)}')
  28.         return False  # 可选:返回任务执行状态
复制代码
这里需要注意几点:


  • 在 tasks.py 文件中不推荐直接使用 print,而是使用日志记载器(logger)来记载信息。因为celery本质就是分布式使命队列,使命大概在不同的进程、机器以致服务器上运行。直接使用 print 输出的内容很难被集中管理和监控。还因为print 输出的内容通常不会被持久化到日志文件中,而是直接显示在终端上。一旦使命实验完成,这些信息就会丢失,不利于后续的排查和分析。
  • 如果logger.info无法正常打印,看一下是不是启动celery时没有添加:--loglevel=info

4.在视图函数中调用异步使命

修改 book_demo/Login/views.py,触发异步使命:
  1. # book_demo/Login/views.py
  2. from django.shortcuts import render, HttpResponse
  3. from .tasks import send_verification_code_task  # 从当前应用导入任务
  4. from rest_framework.views import APIView
  5. class send_email_captcha(APIView):
  6.     def post(self, request):
  7.         email = request.POST.get('email')
  8.         
  9.         ##这里一般校验邮箱格式、是否为空、是否已经注册等
  10.         try:
  11.             # 异步触发发送验证码任务
  12.             send_email_captcha_task.delay(email)  # 关键:使用 .delay()
  13.             # 使用.delay()确保任务在CeleryWorker中执行,避免阻塞请求。
  14.             return JsonResponse(
  15.                 {'success': True, 'message': '验证码已发至您的邮箱'},
  16.                 status=status.HTTP_200_OK
  17.             )
  18.         except Exception as e:
  19.             return JsonResponse(
  20.                 {'success': False, 'message': f'服务器错误:{str(e)}'},
  21.                 status=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR
  22.             )
复制代码
从缓存中获取验证码是否正确:
  1. class verify_email_captcha(APIView):
  2.     def post(self, request):
  3.         try:
  4.             email = request.data.get('email')
  5.             user_input_captcha = request.data.get('emailCaptcha')
  6.             cache_key = f'verification_code_{email}'
  7.             stored_captcha = cache.get(cache_key)  # 从缓存中获取验证码
  8.             # 打印缓存键和验证码
  9.             print(f"缓存键:{cache_key}, 缓存值:{stored_captcha}")
  10.             if not stored_captcha:
  11.                 return Response({'success': False, 'message': '验证码已过期或无效'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
  12.             # 比较用户输入的验证码和存储的验证码
  13.             if user_input_captcha == stored_captcha:
  14.                 return Response({'success': True, 'message': '验证码验证成功'}, status=status.HTTP_200_OK)
  15.             else:
  16.                 return Response({'success': False, 'message': '验证码错误'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
  17.         except Exception as e:
  18.             return Response({'success': False, 'message': f'服务器错误:{str(e)}'}, status=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR)
复制代码

总结 

 好了到这正常异步处理发验证码的流程就搞好了 ~
回首一下Celery 的焦点作用:


  • 异步实验:将耗时的操纵(如发邮件、短信、复杂计算)从 Django 的 HTTP 哀求-相应周期中剥离,交给 Celery Worker 在后台实验。
  • 解耦:Django 负责接收哀求和快速返反相应,Celery 负责处理耗时使命,二者通过 消息队列(如 Redis) 通信。
Redis 的双重角色:

  • 消息队列(Broker)

    • Celery 使用 Redis 作为使命通报的中转站(Django 提交使命到 Redis,Celery Worker 从 Redis 拉取使命)。
    • 这是通过 CELERY_BROKER_URL 设置的。

  • 缓存(Cache)

    • 你手动将验证码存储到 Redis(通过 cache.set()),用于后续验证。
    • 这是通过 CACHES 设置的(Django 缓存框架)。

人话就是:
Celery就是单独把发验证码的这个方法摘出来,异步实验(就是把方法写在task.py下),结果呢(好比验证码)就存在Redis里,在用到的时候就再从Redis中获取。 


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