Celery 和 Redis 入门教程：轻松实现 Python 自动化任务队列

在现代开发中，许多应用程序都需要处理异步任务，例如定时任务、队列任务、分布式任务等。Celery 是一个流行的异步任务队列系统，广泛应用于 Python 项目中。通过 Celery，我们可以轻松地将耗时的任务交给后台处理，从而避免阻塞主程序，提高应用的响应速度。

而 Redis，则是一个高效的内存数据存储系统，常用于实现 Celery 中的任务队列。Redis 的快速读写特性，使其成为 Celery 的完美配对。

在这篇文章中，我们将带你了解如何使用 Celery 和 Redis 来构建一个简单的任务队列系统。通过本教程，你将学习如何安装和配置 Celery，如何将任务添加到队列中并异步执行，以及如何监控任务的执行状态。

一、什么是 Celery？

Celery 是一个开源的、分布式的任务队列系统，主要用于处理异步任务。它支持通过消息中间件（如 RabbitMQ、Redis）传递任务，可以并行地执行任务，极大地提升了程序的执行效率。

Celery 主要特点：

• 异步任务执行：将任务放入队列中，任务在后台异步执行，不会阻塞主线程。
• 任务调度：支持定时任务和周期性任务，能够按预定时间执行任务。
• 支持分布式系统：Celery 支持将任务分配到多个工作节点，支持分布式执行。
• 任务结果存储：Celery 可以将任务的执行结果存储在数据库、缓存等地方，方便查询。

二、安装 Celery 和 Redis

2.1 安装 Redis

首先，我们需要安装 Redis。Redis 可以从 官网 获取，或者使用包管理器安装。

使用 Homebrew 安装（macOS）：

brew install redis

使用 apt 安装（Ubuntu）：

sudo apt update
sudo apt install redis-server

安装完 Redis 后，启动 Redis 服务：

redis-server

确认 Redis 是否运行正常：

redis-cli ping

如果返回 PONG，表示 Redis 启动成功。

2.2 安装 Celery

在 Python 环境中安装 Celery 和 Redis 的 Python 客户端。

pip install celery redis

安装完成后，我们就可以开始使用 Celery 了。

三、使用 Celery 和 Redis 构建任务队列

3.1 创建一个简单的 Celery 配置

首先，我们需要创建一个 Python 脚本来配置 Celery。Celery 需要一个 “Broker” 来管理任务队列，通常 Redis 被用作 Broker。

创建 celery_config.py 文件：