Celery：让你的代码异步起飞！
Celery是个强大的Python异步任务队列库，它能让你的程序轻松处理复杂的后台任务。不管是发邮件、处理大数据，还是定时执行任务，Celery 都能帮你搞定。今天咱们就来看看这个神奇的工具怎么用！
Celery是啥玩意儿？
简单来说，Celery就是个任务队列管理系统。它能把你的耗时操作扔到后台去执行，让主程序继续欢快地跑下去，不用傻等着。
想象一下，你在餐厅点了菜。服务员接单后，把订单交给厨房（这就是Celery的 worker），然后继续给其他客人点单。你不用等着厨师做完菜才能点下一道菜，是吧？Celery就是这个道理。
python
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fromceleryimportCelery
app=Celery('tasks'，broker='redis：//localhost：6379')
@app.task defadd(x，y)：returnx+y
异步调用
result=add.delay(4，4)
这段代码就创建了一个简单的Celery应用，定义了个加法任务。add.delay(4，4)就是异步调用，它会立即返回，不会等待任务完成。
Celery的核心组件
Celery主要有三个部分：
1.任务（Tasks）：就是你想异步执行的那些函数。2.工人（Workers）：负责执行任务的进程。3.消息中间件（Broker）：存储任务队列的地方，常用Redis或RabbitMQ。
温馨提示：别把Broker和结果后端搞混了！Broker是存任务的，结果后端是存执行结果的。
定义任务
定义任务超级简单，就是给函数加个装饰器：
python
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@app.task defsend_email(to，subject，body)：
发邮件的代码
pass
这样，send_email就变成了一个Celery任务。你可以像普通函数一样调用它，也可以用delay()或apply_async()异步调用。
运行Worker
光定义任务不行，还得有人干活啊！启动worker就是这样：
bash
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celery-Ayour_moduleworker--loglevel=info
这条命令会启动worker进程，开始处理任务队列里的活儿。
异步调用任务
调用任务有两种主要方式：
python
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方式1：简单粗暴
result=send_email.delay('user@example.com'，'Hello'，'World')
方式2：更多控制
result=send_email.apply_async(args=['user@example.com'，'Hello'，'World']，countdown=10)
delay()是apply_async()的简化版。用apply_async()你能设置更多参数，比如延迟执行时间。
处理结果
异步任务执行完了，结果怎么拿？Celery给了你两种选择：
python
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等待结果（不推荐，会阻塞）
result=task.delay(arg1，arg2) value=result.get(timeout=10)
异步回调（推荐）
@app.task defprocess_result(result)：print(f“Taskresult：{result}”)
task.apply_async((arg1，arg2)，link=process_result.s())
第一种方法会阻塞程序，除非你真的需要等结果，否则不推荐。第二种用回调函数，更符合异步的思想。
定时任务
Celery还能帮你搞定定时任务：
python
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fromcelery.schedulesimportcrontab
app.conf.beat_schedule={ 'add-every-30-seconds'：{ 'task'：'tasks.add'， 'schedule'：30.0， 'args'：(16，16) }， 'backup-every-monday-morning'：{ 'task'：'tasks.backup'， 'schedule'：crontab(hour=7，minute=30，day_of_week=1)， 'args'：()， }， }
这样设置后，Celery会每30秒执行一次add任务，每周一早上7：30执行一次backup任务。
错误处理
任务执行出错了怎么办？Celery提供了重试机制：
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fromceleryimportTask
classRetryTask(Task)：max_retries=3 default_retry_delay=60#60秒后重试
defretry(self，exc=None，throw=True，kwargs)：print(f“Retryingtaskduetoerror：{exc}”) super().retry(exc=exc，throw=throw，kwargs)
@app.task(base=RetryTask) defmight_fail()：
可能会失败的代码
ifrandom.choice([True，False])：raiseException(“Oops！”) return“Success！”
这个任务如果失败了，会自动重试3次，每次间隔60秒。
好了，今天的Celery入门就到这里。
用好Celery，你的Python 程序就能轻松应对各种复杂的异步场景。
记住，异步处理不仅能提高程序效率，还能让你的代码结构更清晰。
对了，如果你觉得Celery配置太复杂，可以试试 Django的Celery集成，能省不少事。
