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這篇文章給大家分享的是有關(guān)python中如何使用Celery容聯(lián)云異步發(fā)送驗(yàn)證碼功能的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)參考,一起跟隨小編過來看看吧。
Celery 是一個(gè) 基于python開發(fā)的分布式異步消息任務(wù)隊(duì)列,通過它可以輕松的實(shí)現(xiàn)任務(wù)的異步處理,如果你的業(yè)務(wù)場景中需要用到異步任務(wù),就可以考慮使用celery
你想對100臺機(jī)器執(zhí)行一條批量命令,可能會花很長時(shí)間 ,但你不想讓你的程序等著結(jié)果返回,而是給你返回 一個(gè)任務(wù)ID,你過一段時(shí)間只需要拿著這個(gè)任務(wù)id就可以拿到任務(wù)執(zhí)行結(jié)果, 在任務(wù)執(zhí)行ing進(jìn)行時(shí),你可以繼續(xù)做其它的事情
Celery 在執(zhí)行任務(wù)時(shí)需要通過一個(gè)消息中間件來接收和發(fā)送任務(wù)消息,以及存儲任務(wù)結(jié)果, 一般使用rabbitMQ or Redis
簡單:一單熟悉了celery的工作流程后,配置和使用還是比較簡單的
高可用:當(dāng)任務(wù)執(zhí)行失敗或執(zhí)行過程中發(fā)生連接中斷,celery 會自動嘗試重新執(zhí)行任務(wù)
快速:一個(gè)單進(jìn)程的celery每分鐘可處理上百萬個(gè)任務(wù)
靈活: 幾乎celery的各個(gè)組件都可以被擴(kuò)展及自定制
方便查看定時(shí)任務(wù)的執(zhí)行情況, 如 是否成功, 當(dāng)前狀態(tài), 執(zhí)行任務(wù)花費(fèi)的時(shí)間等.
可選 多進(jìn)程, Eventlet 和 Gevent 三種模型并發(fā)執(zhí)行.
Celery 是語言無關(guān)的.它提供了python 等常見語言的接口支持.
Celery Beat : 任務(wù)調(diào)度器. Beat 進(jìn)程會讀取配置文件的內(nèi)容, 周期性的將配置中到期需要執(zhí)行的任務(wù)發(fā)送給任務(wù)隊(duì)列.
Celery Worker : 執(zhí)行任務(wù)的消費(fèi)者, 通常會在多臺服務(wù)器運(yùn)行多個(gè)消費(fèi)者, 提高運(yùn)行效率.
Broker : 消息代理, 隊(duì)列本身. 也稱為消息中間件. 接受任務(wù)生產(chǎn)者發(fā)送過來的任務(wù)消息, 存進(jìn)隊(duì)列再按序分發(fā)給任務(wù)消費(fèi)方(通常是消息隊(duì)列或者數(shù)據(jù)庫).
Producer : 任務(wù)生產(chǎn)者. 調(diào)用 Celery API , 函數(shù)或者裝飾器, 而產(chǎn)生任務(wù)并交給任務(wù)隊(duì)列處理的都是任務(wù)生產(chǎn)者.
Result Backend : 任務(wù)處理完成之后保存狀態(tài)信息和結(jié)果, 以供查詢.
首先得安裝倆個(gè)表要包
pip install celery pip install celery-with-redis
如果 'namespace=‘CELERY''出現(xiàn)報(bào)錯(cuò) celery可以適當(dāng)降一下級別 ‘4.4.7'
from __future__ import absolute_import, unicode_literals import os from celery import Celery # 設(shè)置環(huán)境變量 os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'md.settings') # 注冊Celery的APP app = Celery('meiduo') # 綁定配置文件 app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY') # 自動發(fā)現(xiàn)各個(gè)app下的tasks.py文件 # app.autodiscover_tasks()
#獲取redis連接 def getRedis(): from django_redis import get_redis_connection conn = get_redis_connection() return conn #發(fā)短信 去容聯(lián)云官網(wǎng)查找自己的信息 from ronglian_sms_sdk import SmsSDK accId = 'ACCOUNT SID(主賬號ID)' accToken = 'AUTH TOKEN(賬戶授權(quán)令牌)' appId = 'AppID(默認(rèn))' import json def send_message(mobile,code,time): sdk = SmsSDK(accId, accToken, appId) tid = '1' datas = (code, time) resp = sdk.sendMessage(tid, mobile, datas) result = json.loads(resp) if result['statusCode'] == '000000': return 1 return 2
CELERY_BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/' CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/' CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
from __future__ import absolute_import, unicode_literals from .celery import app as celery_app __all__ = ['celery_app']
# 寫異步任務(wù)的地方 from celery.task import task from .comm import send_message # 定義發(fā)送手機(jī)號的方法 @task def mail(mobile,code,time): send_message(mobile,code,time)
如果用了redis數(shù)據(jù)庫,得先開啟數(shù)據(jù)庫
from utils.task import send_message from utils.comm import getRedis import random class SendMes(APIView): # 短信驗(yàn)證 def get(self,request): # 接收客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù) imagecode = request.query_params.get('imagecode') print(imagecode) mobile = request.query_params.get('mobile') print(mobile) uuid = request.query_params.get('uuid') print(uuid) if not all([imagecode,mobile]): return Response({'msg':'沒有獲取到'}) # 驗(yàn)證圖片驗(yàn)證碼 conn =getRedis() # redis 中取驗(yàn)證碼 code = conn.get(uuid) print(code) if code: code = str(code,encoding='utf8') # 圖片驗(yàn)證碼對比 if imagecode.lower() == code.lower(): # 驗(yàn)證通過后調(diào)用發(fā)送短信接口 sms_code = random.randint(10000,99999) # 引用comm文件中的send_message result = send_message(mobile,sms_code,1) # 加入短信嗎發(fā)送成功 if result: # redis中要存短信驗(yàn)證嗎 conn.setex(mobile,60,sms_code) # 把圖片驗(yàn)證碼從redis中刪除 conn.delete(uuid) return Response({'msg':sms_code}) else: return ({'msg':'發(fā)送失敗'}) else: return Response({'msg':'驗(yàn)證碼不正確'}) return Response('ok')
然后另開終端 cd到項(xiàng)目 目錄下啟動celery 服務(wù)
指定并發(fā)數(shù) --autoscale(最多,最少)
celery worker -A 項(xiàng)目的文件名 --loglevel=info --pool=solo --autoscale=50,5 urn Response('ok') ~~~ #### 3.7.先啟動django項(xiàng)目 然后另開終端 cd到項(xiàng)目 目錄下啟動celery 服務(wù) 指定并發(fā)數(shù) --autoscale(最多,最少) ```pyhon celery worker -A 項(xiàng)目的文件名 --loglevel=info --pool=solo --autoscale=50,5
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