目录
- 1.2 celery有以下优点
- 1.3 celery 特性
- 2.1 celery 扮演生产者和消费者的角色
1.celery介绍
1.1 celery应用举例
- celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列，通过它可以轻松的实现任务的异步处理，如果你的业务场景中需要用到异步任务，就可以考虑使用celery
- 你想对100台机器执行一条批量命令，可能会花很长时间 ，但你不想让你的程序等着结果返回，而是给你返回 一个任务id,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果， 在任务执行ing进行时，你可以继续做其它的事情
- celery 在执行任务时需要通过一个消息中间件来接收和发送任务消息，以及存储任务结果， 一般使用rabbitmq or redis
1.2 celery有以下优点
- 简单：一单熟悉了celery的工作流程后，配置和使用还是比较简单的
- 高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery 会自动尝试重新执行任务
- 快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
- 灵活： 几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制
1.3 celery 特性
- 方便查看定时任务的执行情况, 如 是否成功, 当前状态, 执行任务花费的时间等.
- 可选 多进程, eventlet 和 gevent 三种模型并发执行.
- celery 是语言无关的.它提供了python 等常见语言的接口支持.
2.工作原理
2.1 celery 扮演生产者和消费者的角色
- celery beat : 任务调度器. beat 进程会读取配置文件的内容, 周期性的将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列.
- celery worker : 执行任务的消费者, 通常会在多台服务器运行多个消费者, 提高运行效率.
- broker : 消息代理, 队列本身. 也称为消息中间件. 接受任务生产者发送过来的任务消息, 存进队列再按序分发给任务消费方(通常是消息队列或者数据库).
- producer : 任务生产者. 调用 celery api , 函数或者装饰器, 而产生任务并交给任务队列处理的都是任务生产者.
- result backend : 任务处理完成之后保存状态信息和结果, 以供查询.
3.异步发短信
1.settings同级目录下创建 celery 文件
from __future__ import absolute_import, unicode_literals import os from celery import celery # 设置环境变量 os.environ.setdefault('django_settings_module', 'meiduo.settings') # 注册celery的app app = celery('meiduo') # 绑定配置文件 app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='celery') # 自动发现各个app下的tasks.py文件 app.autodiscover_tasks()
2.配置settings文件
celery_broker_url = 'redis://127.0.0.1:6379/' celery_result_backend = 'redis://127.0.0.1:6379/' celery_result_serializer = 'json'
3 配置 settings同级目录下 init 文件
from __future__ import absolute_import, unicode_literals from .celery import app as celery_app __all__ = ['celery_app']
4.在utils下新建一个task.py文件
from celery.task import task from .comm import send_message # 定义发送邮件的方法 @task def mail(mobile,code): send_message(mobile,code,5)
5.接口中调用
from utils.tasks import mail import random class sendmes(apiview): # 短信验证 def get(self,request): # 接收客户端发送的数据 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':'没有获取到'}) # 验证图片验证码 conn =get_redis_conn() # redis 中取验证码 code = conn.get(uuid) print(code) if code: code = str(code,encoding='utf8') # 图片验证码对比 if imagecode.lower() == code.lower(): # 验证通过后调用发送短信接口 sms_code = random.randint(10000,99999) # 重点 重点 重点！！！！！！！ result = mail.delay(mobile,sms_code,1) # 加入短信吗发送成功 if result: # redis中要存短信验证吗 conn.setex(mobile,60,sms_code) # 把图片验证码从redis中删除 conn.delete(uuid) return response({'msg':sms_code}) else: return ({'msg':'发送失败'}) else: return response({'msg':'验证码不正确'}) return response('ok')
6 .先启动django项目 然后另开终端 cd到项目 目录下启动celery 服务
指定并发数 –autoscale(最多,最少)
celery worker -a meiduo --loglevel=info --pool=solo --autoscale=50,5
总结
到此这篇关于django中如何使用celery异步发送短信验证码的文章就介绍到这了,更多相关django异步发送短信验证码内容请搜索<计算机技术网(www.ctvol.com)!!>以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持<计算机技术网(www.ctvol.com)!!>！
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