Flask+Celery 基本案例【01】

最新推荐文章于 2024-12-19 16:25:59 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-19 16:25:59 发布 · 1.2k 阅读 · 7 ·
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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。

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

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Celery的使用（django项目实例）
paul0926的博客
06-20 1845
Celery学习笔记Celery的介绍Celery的核心模块Celery优点和流程安装Celery简单的使用celerydjango项目中使用celery创建模块任务发送验证邮件实例发送短信验证码实例 Celery中文文档：http://docs.jinkan.org/docs/celery/getting-started/first-steps-with-celery.html#first-st...
Flask+celery基础
panyunsuo的博客
02-12 3491
celery是一种基于队列的任务处理系统,当有一个工作时,可以将工作放到消息队列中(可以用redis),然后工人会将任务从队列中取出,待处理完成后,再将任务结果放到结果储存容器中(可以为mongo). 示例代码(test.py): from flask import Flask from celery import Celery from celery.result import Async...
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将芹菜与烧瓶一起使用 该存储库包含我的博客文章“的示例代码。 该应用程序提供了两个使用Celery进行后台任务的示例： 示例1异步发送电子邮件。 示例2启动一个或多个异步作业，并在网页中显示进度更新。 这是此应用程序的屏幕截图： 快速设置 克隆此存储库。 创建一个virtualenv并安装要求。 打开第二个终端窗口，然后启动本地Redis服务器（如果您使用的是Linux或Mac，请执行run-redis.sh来安装和启动私有副本）。 打开第三个终端窗口。 将两个环境变量MAIL_USERNAME和MAIL_PASSWORD设置为有效的Gmail帐户凭据（将用于发送测试电子邮件）。 然后启动芹菜工人： venv/bin/celery worker -A app.celery --loglevel=info 。 在原始终端窗口上启动Flask应用程序： venv/bin/pyt
flask + celery demo
JasonSun
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flask + celery举例 import time from flask import Flask from celery import Celery app = Flask(__name__) # 这里是配置中间人redis基础写法，可以照抄。如果是服务器，需要更换（127.0.0.1） app.config['CELERY_BROKER_URL'] = 'redis://127.0.0.1:6379/0' app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'] = 'redi
14.flask+celery
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Flask+Celery+Redis简单操作
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结构树 安装各种包 pip install celery pip install radis init.py文件中添加celery实例的创建函数 def make_celery(app=None): app = app or create_app('default') # 异步队列 celery = Celery(app.name, broker=CELERY_BROKER_URL, backend=CELERY_RESULT_BACKEND) celery.conf.u
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Python 全栈系列48 - celery + flask 异步调用任务
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说明 有一些非常耗时的任务，无法实现实时的RPC调用。因此计划使用celery + flask提供异步任务调度服务。 一个请求的服务过程是这样： 1 服务器接到一个请求（一个几k到几百k的文本） 2 服务器计算摘要作为键值，将其加入异步任务。 3 服务器将摘要返回，状态为calculating。 4 异步任务执行耗时计算，结果有两个副本。一个存在本地(pkl),一个发往目标服务器。这样如果目标服务器没收到，服务就把本地的副本读取再发送，避免重新计算。 1 流程与项目结构 大体上是这样的结构，整个服务存在
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flask celery 使用方法
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Flask 与 Celery 异步任务的完美结合
一次次探索代码无限可能的旅程，专注于前端、后端、服务器及AI大模型的分享和交流。与我一起踏上这段无尽的技术之旅吧！
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项目结构图 pip install celery pip install redis celery_worker.py 当celery用到flask上下文时，需要用以下定义的方式，并且传入flask的实例对象 from celery import Celery def make_celery(app): celery = Celery(app.import_name, broker="redis://localhost:6379/0") celery.conf.update(app
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