官方网站地址：https://docs.celeryproject.org/
对python而言比较友好的消息中间件。也是celery官方推荐的中间件。
两种安装方式，记得开放端口。
sudo apt-get install rabbitmq-server
docker run -d -p 5672:5672 rabbitmq
redis(https://redis.io/)
安装方式
sudo apt-get install redis
docker run -d -p 6379:6379 redis
安装celery
pip install celery
这里我们采用redis作为celery的消息中间件。
文件结构:
proj/
/main.py
/celeryconfig.py
/tasks.py
/celerys.py
celery常用指令
celery worker --help
(multi命令不支持win32，仅支持macOS和linux)
celery multi start w1 -A proj -l INFO
celery multi restart w1 -A proj -l INFO
celery multi stop w1 -A proj -l INFO
celery multi stopwait w1 -A proj -l INFO
通常日志文件会默认放在当前目录下
celery multi start w1 -A proj -l INFO --pidfile=/var/run/celery/%n.pid \
--logfile=/var/log/celery/%n%I.log
启动多个Queue 工作队列
celery multi start 10 -A proj -l INFO -Q:1-3 images,video -Q:4,5 data \
-Q default -L:4,5 debug
RabbitMQ (AMQP)、Redis 或 Qpid 作为代理,可以在运行时控制和检查工作程序
celery -A proj inspect active
可以使用该--destination选项指定一个或多个工作人员来处理请求。这是工作程序主机名的逗号分隔列表：
celery -A proj inspect active [email protected]
celery inspect命令包含不会改变工作进程中任何内容的命令；它只返回有关工作人员内部发生的事情的信息和统计信息。对于可以执行的检查命令列表：
$ celery -A proj inspect --help
然后是celery 控制命令，其中包含在运行时实际更改工作器中的内容的命令：
$ celery -A proj control --help
例如，您可以强制工作人员启用事件消息（用于监视任务和工作人员）：
$ celery -A proj control enable_events
启用事件后，您可以启动事件转储程序以查看工作人员在做什么：
$ celery -A proj events --dump
或者你可以启动 curses 界面：
$ celery -A proj events
完成监视后，您可以再次禁用事件：
$ celery -A proj control disable_events
celery status命令还使用远程控制命令，并显示集群中的在线工作者列表：
$ celery -A proj status
1.内置面向对象的方法
2.自写task方法
from celery import Task
"""
重写Task方法,然后使用base
"""
class DebugTask(Task):
# 指定队列
# queue = 'hipri'
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('TASK STARTING: {0.name}[{0.request.id}]'.format(self))
return self.run(*args, **kwargs)
@app.task(base=DebugTask)
def add2(x, y):
return x + y
@app.task(queue='hipri')
# 指定队列执行
def hello(to):
return 'hello {0}'.format(to)
"""
直接更改默认task
>>> from celery import Celery, Task
>>> app = Celery()
>>> class MyBaseTask(Task):
... queue = 'hipri'
>>> app.Task = MyBaseTask
>>> app.Task
<unbound MyBaseTask>
>>> @app.task
... def add(x, y):
... return x + y
>>> add
<@task: __main__.add>
>>> add.__class__.mro()
[<class add of <Celery __main__:0x1012b4410>>,
<unbound MyBaseTask>,
<unbound Task>,
<type 'object'>]
"""
异步操作必须设置超时
您可以使用app.task()装饰器轻松地从任何可调用项创建任务：
from .models import User
@app.task
def create_user(username, password):
User.objects.create(username=username, password=password)
还可以为任务设置许多选项，这些可以指定为装饰器的参数：
@app.task(serializer='json')
def create_user(username, password):
User.objects.create(username=username, password=password)
# django则可以使用shared_task
from celery import shared_task
@shared_task
def add(x, y):
return x + y
# 多个装饰器时需要排最后一层
@app.task
@decorator2
@decorator1
def add(x, y):
return x + y
# 绑定回调，可以使用self
@app.task(bind=True, default_retry_delay=30 * 60) # 先设置三十分钟重试延迟
def add(self, x, y):
try:
something_raising()
except Exception as exc:
# 自定义重试延迟,覆盖设置为60s
raise self.retry(exc=exc, countdown=60)
import celery
# 自定义Task
class MyTask(celery.Task):
def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):
print('{0!r} failed: {1!r}'.format(task_id, exc))
@app.task(base=MyTask)
def add(x, y):
raise KeyError()
# 给任务加个名字
@app.task(name='sum-of-two-numbers')
def add(x, y):
return x + y
>add.name
# 调用任务（链式调用）
add.apply_async((2, 2), link=add.s(16))
# 错误回调
@app.task
def error_handler(request, exc, traceback):
print('Task {0} raised exception: {1!r}\n{2!r}'.format(
request.id, exc, traceback))
可以使用link_error执行选项将其添加到任务中：
add.apply_async((2, 2), link_error=error_handler.s())
此外，link和link_error选项都可以表示为一个列表：
add.apply_async((2, 2), link=[add.s(16), other_task.s()])
然后将按顺序调用回调/错误返回，并且所有回调都将以父任务的返回值作为部分参数来调用。
# 使用延时时间
>>> result = add.apply_async((2, 2), countdown=3)
>>> result.get() # this takes at least 3 seconds to return
20
# 设置一个延时时间
>>> from datetime import datetime, timedelta
>>> tomorrow = datetime.utcnow() + timedelta(days=1)
>>> add.apply_async((2, 2), eta=tomorrow)
# 任务过期
>>> # Task expires after one minute from now.
>>> add.apply_async((10, 10), expires=60)
# 任务过期时间
>>> # Also supports datetime
>>> from datetime import datetime, timedelta
>>> add.apply_async((10, 10), kwargs,
... expires=datetime.now() + timedelta(days=1)
# 行内写重试操作，也可以用上述的try进行错误捕捉重试
add.apply_async((2, 2), retry=True, retry_policy={
'max_retries': 3,
'interval_start': 0,
'interval_step': 0.2,
'interval_max': 0.2,
})
最大重试次数max_retries
放弃前的最大重试次数，在这种情况下，将引发导致重试失败的异常。
值None意味着它将永远重试。
默认为重试 3 次。
间隔开始interval_start
定义重试之间等待的秒数（浮点数或整数）。默认值为 0（第一次重试将是瞬时的）。
间隔步长interval_step
在每次连续重试时，此数字将被添加到重试延迟（浮点数或整数）中。默认值为 0.2。
间隔最大值interval_max
重试之间等待的最大秒数（浮点数或整数）。默认值为 0.2。
这里用的频率不高，建议看官方文档
# 使用签名
>>> from celery import signature
>>> signature('tasks.add', args=(2, 2), countdown=10)
tasks.add(2, 2)
# 签名可以覆盖
>>> s = add.signature((2, 2), countdown=10)
>>> s.apply_async(countdown=1) # countdown is now 1
涉及到集群部署方法。celery的集群架构
https://docs.celeryq.dev/en/stable/userguide/workers.html
$ celery -A proj worker -l INFO
可以
$ celery worker --help
参数意义
--concurrency=10 启动10个线程
-n worker1@%h node的名字，worker1在守护进程中有讲解。%之后的字母时备注
$ celery -A proj worker --loglevel=INFO --concurrency=10 -n worker1@%h
$ celery -A proj worker --loglevel=INFO --concurrency=10 -n worker2@%h
$ celery -A proj worker --loglevel=INFO --concurrency=10 -n worker3@%h
这些值是为了更好的区分，节点的名字，并无意义。
%h: 域名%n: 直接写名字%d: 直接写后缀
例子
| Variable | Template | Result |
|---|---|---|
%h |
worker1@%h |
[email protected] |
%n |
worker1@%n |
worker1@george |
%d |
worker1@%d |
[email protected] |
涉及到集群部署方法。
如何将celery可靠的运行在linux系统上
https://docs.celeryq.dev/en/stable/userguide/daemonizing.html#example-configuration
-
用法
/etc/init.d/celeryd {start|stop|restart|status}
-
配置文件
/etc/default/celeryd
要配置此脚本以正确运行工作程序，您可能至少需要告诉它在启动时将目录更改到何处（以查找包含您的应用程序的模块或您的配置模块）。
守护进程脚本由文件配置/etc/default/celeryd。这是一个 shell ( sh ) 脚本，您可以在其中添加环境变量，如下面的配置选项。要添加影响工作人员的真实环境变量，您还必须导出它们（例如，export DISPLAY=":0"）
需要超级用户权限
init-scripts 只能由 root 使用，shell 配置文件也必须由 root 拥有。
非特权用户不需要使用 init-script，而是可以使用celery multi实用程序（或 celery worker --detach）：
multi不兼容win32
$ celery -A proj multi start worker1 \
--pidfile="$HOME/run/celery/%n.pid" \
--logfile="$HOME/log/celery/%n%I.log"
$ celery -A proj multi restart worker1 \
--logfile="$HOME/log/celery/%n%I.log" \
--pidfile="$HOME/run/celery/%n.pid
$ celery multi stopwait worker1 --pidfile="$HOME/run/celery/%n.pid"
这是 Python 项目的示例配置。
/etc/default/celeryd：
# 节点名字
CELERYD_NODES="worker1"
# but you can also start multiple and configure settings
# for each in CELERYD_OPTS
#CELERYD_NODES="worker1 worker2 worker3"
# alternatively, you can specify the number of nodes to start:
#CELERYD_NODES=10
# 命令路径
CELERY_BIN="/usr/local/bin/celery"
#CELERY_BIN="/virtualenvs/def/bin/celery"
# 项目名称
CELERY_APP="proj"
# or fully qualified:
#CELERY_APP="proj.tasks:app"
# 启动进程
CELERYD_CHDIR="/opt/Myproject/"
# Extra command-line arguments to the worker
CELERYD_OPTS="--time-limit=300 --concurrency=8"
# Configure node-specific settings by appending node name to arguments:
#CELERYD_OPTS="--time-limit=300 -c 8 -c:worker2 4 -c:worker3 2 -Ofair:worker1"
# Set logging level to DEBUG
#CELERYD_LOG_LEVEL="DEBUG"
# %n will be replaced with the first part of the nodename.
CELERYD_LOG_FILE="/var/log/celery/%n%I.log"
CELERYD_PID_FILE="/var/run/celery/%n.pid"
# Workers should run as an unprivileged user.
# You need to create this user manually (or you can choose
# a user/group combination that already exists (e.g., nobody).
CELERYD_USER="celery"
CELERYD_GROUP="celery"
# If enabled pid and log directories will be created if missing,
# and owned by the userid/group configured.
CELERY_CREATE_DIRS=1
CELERYD_USER您可以使用登录 shell继承环境：
CELERYD_SU_ARGS="-l"
请注意，不建议这样做，并且您应该仅在绝对必要时使用此选项。
定时脚本路径
-
用法
/etc/init.d/celerybeat {start|stop|restart}
-
配置文件
/etc/default/celerybeat或/etc/default/celeryd。
这是 Python 项目的示例配置：
/etc/default/celerybeat：
# Absolute or relative path to the 'celery' command:
CELERY_BIN="/usr/local/bin/celery"
#CELERY_BIN="/virtualenvs/def/bin/celery"
# App instance to use
# comment out this line if you don't use an app
CELERY_APP="proj"
# or fully qualified:
#CELERY_APP="proj.tasks:app"
# Where to chdir at start.
CELERYBEAT_CHDIR="/opt/Myproject/"
# Extra arguments to celerybeat
CELERYBEAT_OPTS="--schedule=/var/run/celery/celerybeat-schedule"
from celery import Celery
from celery.schedules import crontab
app = Celery()
@app.on_after_configure.connect
def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):
# Calls test('hello') every 10 seconds.
sender.add_periodic_task(10.0, test.s('hello'), name='add every 10')
# Calls test('world') every 30 seconds
sender.add_periodic_task(30.0, test.s('world'), expires=10)
# Executes every Monday morning at 7:30 a.m.
sender.add_periodic_task(
crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),
test.s('Happy Mondays!'),
)
@app.task
def test(arg):
print(arg)
@app.task
def add(x, y):
z = x + y
print(z)
app.conf.beat_schedule = {
'add-every-30-seconds': {
'task': 'tasks.add',
'schedule': 30.0,
'args': (16, 16)
},
}
-
task
任务名
-
schedule
可以输入具体日期时间or默认秒
-
args
传入元组参数
-
kwargs
传入字典参数
-
options
apply_async()的字典参数 -
relative
设置频率，使用次数
如果您想更好地控制任务的执行时间，例如，一天中的特定时间或一周中的某一天，您可以使用crontabschedule 类型：
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
# Executes every Monday morning at 7:30 a.m.
'add-every-monday-morning': {
'task': 'tasks.add',
'schedule': crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),
'args': (16, 16),
},
}
这些 Crontab 表达式的语法非常灵活。
一些例子：
| 例子 | 意义 |
|---|---|
crontab() |
每分钟执行一次。 |
crontab(minute=0, hour=0) |
每天午夜执行。 |
crontab(minute=0, hour='*/3') |
每三个小时执行一次：午夜、凌晨 3 点、早上 6 点、早上 9 点、中午、下午 3 点、下午 6 点、晚上 9 点。 |
crontab(minute=0,``hour='0,3,6,9,12,15,18,21') |
和以前一样。 |
crontab(minute='*/15') |
每 15 分钟执行一次。 |
crontab(day_of_week='sunday') |
在星期日每分钟 (!) 执行一次。 |
crontab(minute='*',``hour='*', day_of_week='sun') |
和以前一样。 |
crontab(minute='*/10',``hour='3,17,22', day_of_week='thu,fri') |
每十分钟执行一次，但仅在周四或周五的凌晨 3-4 点、下午 5-6 点和晚上 10-11 点之间执行。 |
crontab(minute=0, hour='*/2,*/3') |
每隔偶数小时执行一次，并且每小时可以被三整除。这意味着：每个小时，除了：上午 1 点、上午 5 点、上午 7 点、上午 11 点、下午 1 点、下午 5 点、晚上 7 点、晚上 11 点 |
crontab(minute=0, hour='*/5') |
执行小时可被 5 整除。这意味着它在下午 3 点触发，而不是下午 5 点（因为下午 3 点等于 24 小时制时钟值“15”，可被 5 整除）。 |
crontab(minute=0, hour='*/3,8-17') |
每小时执行一次，可被 3 整除，并在办公时间（上午 8 点至下午 5 点）每小时执行一次。 |
crontab(0, 0, day_of_month='2') |
每个月的第二天执行。 |
crontab(0, 0,``day_of_month='2-30/2') |
在每个偶数日执行。 |
crontab(0, 0,``day_of_month='1-7,15-21') |
在每月的第一周和第三周执行。 |
crontab(0, 0, day_of_month='11',``month_of_year='5') |
每年 5 月 11 日执行。 |
crontab(0, 0,``month_of_year='*/3') |
在每个季度的第一个月每天执行。 |
from celery.schedules import solar
# 太阳能时间表
app.conf.beat_schedule = {
# Executes at sunset in Melbourne
'add-at-melbourne-sunset': {
'task': 'tasks.add',
'schedule': solar('sunset', -37.81753, 144.96715),
'args': (16, 16),
},
}
论据很简单：solar(event, latitude, longitude)
确保使用正确的纬度和经度符号：
| 标志 | 争论 | 意义 |
|---|---|---|
+ |
latitude |
北 |
- |
latitude |
南 |
+ |
longitude |
东方 |
- |
longitude |
西 |
可能的事件类型有：
| 事件 | 意义 |
|---|---|
dawn_astronomical |
在天空不再完全黑暗的那一刻执行。这是太阳在地平线以下18度的时候。 |
dawn_nautical |
当地平线有足够的阳光和一些物体可以区分时执行；正式地，当太阳在地平线以下 12 度时。 |
dawn_civil |
当有足够的光线可以区分物体时执行，以便可以开始户外活动；正式地，当太阳在地平线以下 6 度时。 |
sunrise |
当早晨太阳的上边缘出现在东方地平线上时执行。 |
solar_noon |
当天太阳在地平线以上最高时执行。 |
sunset |
当晚上太阳的后缘消失在西方地平线上时执行。 |
dusk_civil |
在公民暮光之城结束时执行，此时物体仍然可以区分并且一些恒星和行星是可见的。正式地，当太阳低于地平线 6 度时。 |
dusk_nautical |
在太阳低于地平线 12 度时执行。物体不再可分辨，地平线不再是肉眼可见的。 |
dusk_astronomical |
在天空完全变暗的那一刻执行；正式地，当太阳在地平线以下 18 度时。 |
★启动定时任务时，必须先启动worker，不然定时任务没人干活
$ celery -A proj worker -l info -P eventlet
启动celery beat服务(需要配置celerybeat文件)：
$ celery -A proj beat
您还可以通过启用workers选项将beat-B嵌入worker中，如果您永远不会运行多个worker节点，这很方便，但它不常用，因此不建议用于生产：
$ celery -A proj worker -B
Beat 需要将任务的最后运行时间存储在本地数据库文件（默认命名为celerybeat-schedule）中，因此它需要访问当前目录的写入权限，或者您可以为该文件指定自定义位置：
$ celery -A proj beat -s /home/celery/var/run/celerybeat-schedule
可以在命令行（ --scheduler参数）上指定自定义调度程序类。
默认调度程序是，它只是在本地 数据库文件celery.beat.PersistentScheduler中跟踪上次运行时间。shelve
还有一个django-celery-beat扩展，它将计划存储在 Django 数据库中，并提供了一个方便的管理界面来在运行时管理周期性任务。
要安装和使用此扩展程序：
-
使用pip安装包：
$ pip install django-celery-beat -
将
django_celery_beat模块添加到INSTALLED_APPS您的 Django 项目中'settings.py：INSTALLED_APPS = ( ..., 'django_celery_beat', )请注意，模块名称中没有破折号，只有下划线。
-
应用 Django 数据库迁移，以便创建必要的表：
$ python manage.py migrate -
使用调度程序启动celery beat服务：
django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler$ celery -A proj beat -l INFO --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler注意：您也可以
beat_scheduler直接将其添加为设置。 -
访问 Django-Admin 界面以设置一些周期性任务。
官方推荐使用AMQP的路由模式（exchange交换机+queue队列）
https://docs.celeryq.dev/en/stable/userguide/routing.html#redis-message-priorities
# 节点装饰器
$ pip install flower
运行花命令将启动您可以访问的网络服务器：
$ celery -A proj flower
默认端口是http://localhost:5555，但您可以使用 –port参数更改它：
$ celery -A proj flower --port=5555
Broker URL 也可以通过 --broker参数传递：
$ celery flower --broker=amqp://guest:guest@localhost:5672//
or
$ celery flower --broker=redis://guest:guest@localhost:6379/0
然后，您可以在 Web 浏览器中访问 Flower：
$ open http://localhost:5555
Flower 具有比此处详述的更多功能，包括授权选项。查看官方文档了解更多信息。
消息签名（一般不用）
https://docs.celeryq.dev/en/stable/userguide/security.html
celeryconfig.py文件，开启消息确认
task_acks_late = True
他真正的意思是让工作人员只保留与工作进程一样多的任务（-c 10正在执行的任务 + 10个保留的任务）
worker_prefetch_multiplier = 1
帮助开发者学习。
https://docs.celeryq.dev/en/stable/userguide/debugging.html
使用celery本身进行并发操作
>celery -A proj worker -c 1000
使用eventlet库进行线程并发
>pip install eventlet
>celery -A proj worker -P eventlet -c 1000
跟rabbitMQ一样，celery也是全流程的解耦，消息的传递，任务的处理都可以拆分出来。
https://docs.celeryq.dev/en/stable/userguide/signals.html
基本用法
任务信号(常用来细化任务)
before_task_publish 在发布任务之前调度。与after_task_publish冲突，且after_task_publish级别高
after_task_publish 在将任务发送到代理时调度。
task_prerun 在执行任务之前调度。
task_postrun 在执行任务后调度。
task_retry 在重试任务时调度。(捕捉异常时用)
task_success 任务成功时调度。(可以异步获取结果return)
task_failure 任务失败时调度。
task_internal_error 在执行任务时发生内部 Celery 错误时调度。
task_received 当从代理接收到任务并准备好执行时调度。(worker接到任务时的对象)
task_revoked 当工作人员撤销/终止任务时调度。（queue->MQ->worker，某个环节被终止则触发）
task_unknown 当工作人员收到未注册任务的消息时调度。（自定义消费者）
task_rejected 当工作人员收到到其任务队列之一的未知类型的消息时调度。(自定义消费者)
应用信号
import_modules 当程序（worker、beat、shell）等请求导入include和imports 设置中的模块时，会发送此信号。
工人信号
celeryd_after_setup 设置队列
celeryd_init 这是celery worker启动时发送的第一个信号。设置 worker 特定的配置
worker_init 在工人启动之前调度。
worker_ready 当工人准备好接受工作时调度。
heartbeat_sent 当 Celery 发送工作人员心跳时调度。
worker_shutting_down 当工作人员开始关闭过程时调度。
worker_process_init 启动时在所有池子进程中调度。
worker_process_shutdown 就在它们退出之前在所有池子进程中调度。
worker_shutdown 当工人即将关闭时调度。
节拍信号
beat_init 在celery beat开始时调度
beat_embedded_init 当celery beat作为嵌入式进程启动时，除了发送beat_init信号外还调度。
小事件信号（eventlet线程池）
eventlet_pool_started 当 eventlet 池启动时发送。
eventlet_pool_preshutdown 当工作人员关闭时发送，就在请求事件池等待剩余工作人员之前。
eventlet_pool_postshutdown 当池已加入并且工作人员准备关闭时发送。
eventlet_pool_apply 每当将任务应用于池时发送。
记录信号(不推荐使用这里覆盖celery.config)
setup_logging 如果连接了此信号，Celery 将不会配置记录器，因此您可以使用它来完全覆盖您自己的记录配置。
after_setup_logger 在设置每个全局记录器（不是任务记录器）之后发送。用于扩充日志记录配置。
after_setup_task_logger 在设置每个任务记录器后发送。用于扩充日志记录配置。
命令信号(自定义命令)
user_preload_options 这个信号在任何 Celery 命令行程序完成解析用户预加载选项后发送。
https://docs.celeryq.dev/en/stable/userguide/testing.html
# 除了常规测试外，还有一个集成了pytest框架的celery插件
pip install pytest-celery
记录了详细的celery的流程，二次开发需要这里。
https://docs.celeryq.dev/en/stable/userguide/extending.html#installing-bootsteps
Kombu 消息传递模块
Bootsteps
click8 组合式sheel
/etc/default/celeryd 工作队列配置文件目录
/etc/default/celerybeat 定时队列配置目录
【两个配置文件】https://docs.celeryq.dev/en/stable/userguide/daemonizing.html
【配置文件的参数】https://docs.celeryq.dev/en/stable/userguide/configuration.html#std-setting-beat_schedule
https://docs.celeryq.dev/en/stable/userguide/sphinx.html
pip install Sphinx
Django目录如下:
- proj/
- manage.py
- app1/
- tasks.py
- models.py
- app2/
- tasks.py
- models.py
- proj/
- __init__.py
- settings.py
- urls.py
- celery.py
#!proj/proj/celery.py
import os
from celery import Celery
# 导入django的配置参数
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'proj.settings')
app = Celery('proj')
# 从setting文件中读取以CELERY开头的老参数配置文件
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
# 自动发现django的app.tasks
app.autodiscover_tasks()
@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
print(f'Request: {self.request!r}')
#!proj/proj/__init__.py
# 初始化配置文件
from .celery import app as celery_app
__all__ = ('celery_app',)
#!proj/proj/setting.py
# 这里是老参数了，推荐使用proj/proj/celeryconfig.py用新参数配置
CELERY_TIMEZONE = "Australia/Tasmania"
CELERY_TASK_TRACK_STARTED = True
CELERY_TASK_TIME_LIMIT = 30 * 60
如果要使用django的ORM操作方式，还得下个库
pip install django-celery-results
#!proj/proj/setting.py
# 注册app
INSTALLED_APPS = (
...,
'django_celery_results',
)
# 结果后端
CELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db'
# 缓存后端
CELERY_CACHE_BACKEND = 'django-cache'
# 使用默认（json）
# CELERY_CACHE_BACKEND = 'default'
# 缓存配置(推荐redis)
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache',
'LOCATION': 'my_cache_table',
}
}
# 生成对应的表
python manage.py migrate django_celery_results
django celery配置完毕！
该包已经不适用，推荐自写（上述普通和高级用法）即可。
dash：
FastAPI：
tornado：
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent