Flask+Celery 基本案例【01】

最新推荐文章于 2025-06-07 16:38:17 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-07 16:38:17 发布 · 1.2k 阅读

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本文介绍如何在Windows环境下使用Flask框架结合Celery实现异步任务处理，包括环境搭建、代码示例及运行测试。通过具体案例演示，读者可以了解如何将耗时操作异步化，提升Web应用响应速度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

软件版本

win10
Python3.7
Flask 1.1.1
celery 4.4.1

注意事项

运行本文的案例，你需要一个redis服务器
windows安装redis可参考菜鸟教程

源码传送门

https://gitee.com/creatorgg/Flask_Lab.git

1. 创建虚拟环境

virtualenv venv --no-site-packages

2. 安装Flask与Celery

# 激活虚拟环境
.\venv\Scripts\activate

pip install flask==1.1.1 celery==4.4.1 redis

# 安装gevent, 作为运行celery的附加组件（可选）
pip install gevent

# 安装python-dotenv，用于从.flaskenv中加载flask的环境变量
pip install python-dotenv

3. 构建一个简单的Flask应用

项目结构如下，非常简单
代码传送门
https://gitee.com/creatorgg/Flask_Lab.git
在这里插入图片描述
backend.__init__.py的内容如下，让flask收到请求后，调用函数write_something_to_file，这个函数将会由celery执行

from flask import Flask

from backend.sched.tasks import write_something_to_file

app = Flask(__name__)


@app.route('/celery', methods=['GET'])
def test_celery():
    write_something_to_file()
    return 'OK', 200

celery部分的代码，请自行下载源码查阅

4. 运行项目

打开两个命令行终端，均激活虚拟环境，进入到项目所在文件夹，
即包含上图中backend的文件夹
终端1运行flask run，启动flask应用
终端2执行如下命令，启动celery进程

# -A 后指定celery.py所在的包
# --concurrency=4 设置并发量为4
celery -A backend.sched worker -l info -P gevent --concurrency=4

5. 用浏览器测试

打开浏览器，输入http://127.0.0.1:5000/celery
运行成功时，将会在项目内看到一个hello.txt，这是在flask收到请求后，利用celery生成的。