celery是一个基于Python的分布式调度系统,文档在这 ,最近有个需求,想要动态的添加任务而不用重启celery服务,找了一圈没找到什么好办法(也有可能是文档没看仔细),所以只能自己实现囉
为celery动态添加任务,首先我想到的是传递一个函数进去,让某个特定任务去执行这个传递过去的函数,就像这样
@app.task def execute(func, *args, **kwargs): return func(*args, **kwargs)
很可惜,会出现这样的错误
kombu.exceptions.EncodeError: Object of type 'function' is not JSON serializable
换一种序列化方式
@app.task(serializer='pickle') def execute(func, *args, **kwargs): return func(*args, **kwargs)
结果又出现一大串错误信息
ERROR/MainProcess] Pool callback raised exception: ContentDisallowed('Refusing to deserialize untrusted content of type pickle (application/x-python-serialize)',) Traceback (most recent call last): File "/home/jl/.virtualenvs/test/lib/python3.6/site-packages/kombu/utils/objects.py", line 42, in __get__ return obj.__dict__[self.__name__] KeyError: 'chord' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/home/jl/.virtualenvs/test/lib/python3.6/site-packages/kombu/utils/objects.py", line 42, in __get__ return obj.__dict__[self.__name__] KeyError: '_payload'
换一种思路
func = import_string(func)
不知道这样是否可以,结果测试: No
哎,流年不利.
最后一直测试,一直测试,终于找到了一种办法,直接上代码
from importlib import import_module, reload app.conf.CELERY_IMPORTS = ['task', 'task.all_task'] def import_string(import_name): import_name = str(import_name).replace(':', '.') modules = import_name.split('.') mod = import_module(modules[0]) for comp in modules[1:]: if not hasattr(mod, comp): reload(mod) mod = getattr(mod, comp) return mod @app.task def execute(func, *args, **kwargs): func = import_string(func) return func(*args, **kwargs)
项目结构是这样的
├── celery_app.py
├── config.py
├── task
│ ├── all_task.py
│ ├── _init_.py
注意: 任务必须大于等于两层目录
以后每次添加任务都可以先添加到all_task.py里,调用时不用再重启celery服务
# task/all_task.py def ee(c, d): return c, d, '你好' # example from celery_app import execute execute.delay('task.all_task.ee', 2, 444)
ok,另外发现celery也支持任务定时调用,就像这样
execute.apply_async(args=['task.all_task.aa'], eta=datetime(2017, 7, 9, 8, 12, 0))
简单实现一个任务重复调用的功能
@app.task def interval(func, seconds, args=(), task_id=None): next_run_time = current_time() + timedelta(seconds=seconds) kwargs = dict(args=(func, seconds, args), eta=next_run_time) if task_id is not None: kwargs.update(task_id=task_id) interval.apply_async(**kwargs) func = import_string(func) return func(*args)
大概意思就是先计算下次运行的时间,然后把任务添加到celery队列里,这里有个task_id有些问题,因为假设添加了每隔3s执行一个任务, 它的task_id默认会使用uuid生成,如果想要再移除这个任务就不太方便,自定task_id可能会好一些,另外也许需要判断task_id是否存在
AsyncResult(task_id).state
ok,再献上一个好用的函数
from inspect import getmembers, isfunction def get_tasks(module='task'): return [{ 'name': 'task:{}'.format(f[1].__name__), 'doc': f[1].__doc__, } for f in getmembers(import_module(module), isfunction)]
就这样.