目录
- celery
- 1.celery介绍
- 1.1 celery应用举例
- 1.2 Celery有以下优点
- 1.3 Celery 特性
- 2.工作原理
- 3.异步发短信
- 1.settings同级目录下创建 celery 文件
- 2.配置settings文件
- 3 配置 settings同级目录下 init 文件
- 4.在utils下新建一个task.py文件
- 5.接口中调用
- 6 .先启动django项目 然后另开终端 cd到项目
celery
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
以上就是Django使用celery异步发送短信验证码代码示例的详细内容，更多关于Django使用celery异步发送短信验证码的资料请关注脚本之家其它相关文章！
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