Flask与Celery集成技术文档
2024-12-20 23:15:26作者:虞亚竹Luna
1. 安装指南
1.1 安装Flask
首先,确保你已经安装了Flask。你可以使用以下命令通过pip安装Flask:
pip install flask
1.2 安装Celery
接下来,安装Celery。你可以使用以下命令通过pip安装Celery:
pip install celery
1.3 安装消息代理
Celery需要一个消息代理来发送和接收消息。常用的消息代理有RabbitMQ和Redis。以下是安装RabbitMQ的示例:
安装RabbitMQ
在Ubuntu或Debian系统上,可以使用以下命令安装RabbitMQ:
sudo apt-get install rabbitmq-server
如果你使用Docker,可以使用以下命令运行RabbitMQ容器:
docker run -d -p 5672:5672 rabbitmq
2. 项目的使用说明
2.1 创建Flask应用
首先,创建一个Flask应用。以下是一个简单的Flask应用示例:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, World!'
2.2 集成Celery
在Flask应用中集成Celery。以下是一个简单的集成示例:
from celery import Celery
celery = Celery('myapp', broker='amqp://guest@localhost//')
@celery.task
def add(x, y):
return x + y
2.3 启动Celery Worker
启动Celery Worker以处理任务。你可以使用以下命令启动Worker:
celery -A myapp:celery worker -l info
2.4 使用Flask配置Celery
你可以将Flask的配置作为Celery的配置源。以下是一个示例:
celery = Celery('myapp')
celery.conf.add_defaults(app.config)
2.5 在任务中访问Flask请求上下文
如果你需要在任务中访问Flask的请求上下文,可以使用测试上下文:
from flask import Flask
from celery import Celery
app = Flask('myapp')
celery = Celery('myapp')
celery.conf.add_defaults(app.config)
@celery.task
def hello():
with app.test_request_context() as request:
print('Hello {0!r}'.format(request))
3. 项目API使用文档
3.1 Celery任务定义
在Celery中定义任务非常简单。你可以使用@celery.task装饰器来定义任务。以下是一个示例:
@celery.task
def add(x, y):
return x + y
3.2 调用任务
你可以使用delay()方法来异步调用任务:
result = add.delay(4, 4)
3.3 获取任务结果
调用任务后,你可以使用AsyncResult实例来获取任务的结果:
result = add.delay(4, 4)
print(result.get()) # 输出: 8
3.4 检查任务状态
你可以使用ready()方法来检查任务是否已完成:
result = add.delay(4, 4)
print(result.ready()) # 输出: True 或 False
4. 项目安装方式
4.1 通过pip安装
你可以使用pip来安装Flask和Celery:
pip install flask celery
4.2 手动安装
你也可以手动下载并安装Flask和Celery的源码包,然后通过以下命令进行安装:
python setup.py install
4.3 安装消息代理
根据你的需求选择合适的消息代理(如RabbitMQ或Redis),并按照相应的安装指南进行安装。
通过以上步骤,你应该能够成功安装并使用Flask与Celery的集成项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
473
3.52 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
286
338
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
224
91
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
暂无简介
Dart
722
174
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
438
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
699
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19