Python Python+Celery: 链接任务

在本文中，我们将介绍如何在Python中使用Celery库来链接（chaining）多个后台任务。

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什么是Celery？

Celery是一个Python分布式任务队列库，它能帮助我们实现异步处理和分布式任务。使用Celery，我们可以将长时间运行的任务放入后台，同时让我们的应用程序继续快速响应用户请求。

为什么需要链接任务？

有时候，我们需要按特定的顺序执行一系列任务。例如，我们可能想在用户注册后发送电子邮件、创建用户配置文件，并通知其他用户。在这种情况下，我们希望这些任务按照特定的顺序和逻辑依次执行，而不是同时执行或以不确定的顺序执行。

使用Celery链接任务

要链接（chaining）任务，我们可以使用Celery提供的chain函数。这个函数允许我们指定一系列任务，并按照它们的定义顺序进行执行。

下面是一个使用Celery链接任务的示例：

from celery import Celery, chain

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')
app.conf.task_routes = {'tasks.*': {'queue': 'default'}}

@app.task
def task1():
    print("Executing Task 1")

@app.task
def task2():
    print("Executing Task 2")

@app.task
def task3():
    print("Executing Task 3")

@app.task
def task4():
    print("Executing Task 4")

# 链接任务
chained_tasks = chain(task1.s() | task2.s() | task3.s() | task4.s())
result = chained_tasks.apply_async()

在上面的示例中，我们定义了四个任务（task1、task2、task3和task4），并使用chain函数将它们链接在一起。注意，我们使用了task1.s()来表示任务1，并使用竖线（|）将任务连接起来。

最后，我们调用apply_async()函数来异步执行链式任务。

链接多个任务的数据传递

有时，我们需要将前一个任务的结果传递给下一个任务。Celery提供了link函数来实现这一目的。

下面是一个示例，展示了如何在链接的任务之间传递数据：

from celery import Celery, chain

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')
app.conf.task_routes = {'tasks.*': {'queue': 'default'}}

@app.task
def multiply(x, y):
    return x * y

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

@app.task
def subtract(x, y):
    return x - y

# 链接任务并传递数据
chained_tasks = chain(multiply.s(4, 5) | add.s(10) | subtract.s(2))
result = chained_tasks.apply_async()
print(result.get())