weixin_44872675的博客

异步不是更快的代码，而是更聪明的代码”接口测试从"分钟级"进入"秒级"时代数据库压力测试突破线程限制资源消耗降低80%，效率提升10倍行动建议用aiohttp重构现有API测试用例在数据库测试中尝试aiomysql用搭建异步测试框架下期预告：《用Playwright+AsyncIO打造全自动化测试流水线》互动话题：你在测试中遇到过哪些因同步导致的性能瓶颈？期待你的实战经验分享！

人员管理：维护人员信息，为后续任务发起人及大模型维护人提供数据基础；大模型管理：支持多大模型接入（API KEY、Base URL、模型名），可分配维护人；大模型任务管理：支持发起模型任务请求（异步提交 Celery 任务），实时追踪进度，查看详情。通过 Django + Celery + Redis 实现后台异步架构，任务处理、页面展示逻辑清晰，易于扩展和测试。

为每个 Django app 新建tasks.py，任务函数用测试工程师视角在测试中，可通过触发异步加法任务，验证其结果是否正确。对于数据库操作任务（如），需确保数据库事务已提交后再执行任务。Celery 的引入让你从此告别测试平台的“卡顿”和“阻塞”，让自动化和批量操作如虎添翼。只需按照本文结构和代码一一实现，哪怕你是第一次使用 Celery，也能 5 分钟完成 Django 集成。觉得有用？遇到疑问欢迎留言交流，共同成长！

本文介绍了如何构建一个结构清晰、易于维护和测试的异步任务系统，使用 Celery、Redis 和 Eventlet 作为核心技术栈。文章首先阐述了异步任务在软件开发中的重要性，特别是对测试工程师的挑战，如任务执行不可控、状态追踪困难等。接着，详细描述了项目结构设计，推荐了模块化的包结构，并提供了核心模块的代码示例，包括 Celery 配置、任务模块、任务触发和结果查询。

通过以上步骤，你可以在 Windows 环境下轻松实现 Celery + Redis + Eventlet 的异步编程方案。异步编程的核心在于“让等待时间做其他事”，而 Celery 让你无需关心底层细节，专注于任务逻辑本身！启动后，Worker 会从 Redis 队列中拉取任务并执行，结果写入 Redis Backend。会一直阻塞，直到启动 Celery Worker 后才输出结果。会尝试从 Backend 获取结果，但因结果未写入，会。时，任务无法被消费，结果不会写入 Backend。