这篇文章主要为大家展示了“Python中如何实现Celery多队列配置”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python中如何实现Celery多队列配置”这篇文章吧。

创新互联主要从事网页设计、PC网站建设（电脑版网站建设）、wap网站建设（手机版网站建设）、成都响应式网站建设、程序开发、网站优化、微网站、小程序开发等，凭借多年来在互联网的打拼，我们在互联网网站建设行业积累了丰富的成都网站设计、成都网站制作、外贸网站建设、网站设计、网络营销经验，集策划、开发、设计、营销、管理等多方位专业化运作于一体。

项目结构

/proj
-__init__
-app.py            #实例化celery对象
-celeryconfig.py        #celery的配置文件
-tasks.py           #celery编写任务文件

app.py

#coding:utf-8
from __future__ import absolute_import
from celery import Celery

app = Celery('proj', include=['proj.tasks'])   #实例化celery对象

app.config_from_object('proj.celeryconfig')   #引入配置文件

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

• proj参数为celery的名字

• include参数为启动时导入的模块列表

tasks.py

#coding:utf-8
from __future__ import absolute_import

from proj.app import app
@app.task()
def add(x, y):
  return x + y

celeryconfig.py

#coding:utf-8
from kombu import Queue

BROKER_URL = 'amqp://guest:guest@127.0.0.1:5672//' # 使用RabbitMQ作为消息代理


CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0' # 把任务结果存在了Redis

CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack' # 任务序列化和反序列化使用msgpack方案

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 读取任务结果一般性能要求不高，所以使用了可读性更好的JSON

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间，不建议直接写86400，应该让这样的magic数字表述更明显

CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json', 'msgpack'] # 指定接受的内容类型

CELERY_QUEUES = (  #设置add队列,绑定routing_key
  Queue('add', routing_key='xue.add'),
)


CELERY_ROUTES = {  #projq.tasks.add这个任务进去add队列并routeing_key为xue.add 
  'projq.tasks.add': { 
    'queue': 'add',
    'routing_key': 'xue.add',
  }
}

• CELERY_ACCEPT_CONTENT的类型msgpack为是一种比json更小更快的类型，如果用需要安装相对应的包。

• CELERY_QUEUES设置一个指定routing_key的队列，这个名字可以任意指定。

• CELERY_ROUTES设置路由，对指定的任务名，指定对应的队列和routing_key，注意，这里的routing_key需要和上面参数的一致。

启动

在proj的上层目录输入

celery -A proj.app worker -Q add -l info

proj.tasks.add为任务名称，也就是在CELERY_ROUTES设置的那个名称

add是设置的queue，key=xue.add是设置的routing_key

发布任务

from proj.tasks import add
add.delay(2,3)

多队列中需要修改的地方

CELERY_QUEUES = (  #设置add队列,绑定routing_key
  Queue('add', routing_key='xue.add'),
)


CELERY_ROUTES = {  #projq.tasks.add这个任务进去add队列并routeing_key为xue.add 
  'projq.tasks.add': { 
    'queue': 'add',
    'routing_key': 'xue.add',
  }

配置两个队列

# 配置队列
CELERY_QUEUES = (
  Queue('default', routing_key='default'),
  Queue('队列1', routing_key='key1'),
  Queue('队列2', routing_key='key2'),
)

# 路由（哪个任务放入哪个队列）
CELERY_ROUTES = {
  '任务1': {'queue': '队列1', 'routing_key': 'key1'},
  '任务2': {'queue': '对列2', 'routing_key': 'key2'},
}

以上是“Python中如何实现Celery多队列配置”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

文章题目：Python中如何实现Celery多队列配置-创新互联
网站地址：http://lswzjz.com/article/djpepj.html