目錄
- 1.celery介紹
- 1.1 celery應(yīng)用舉例
- 1.2 Celery有以下優(yōu)點
- 1.3 Celery 特性
- 2.工作原理
- 2.1 Celery 扮演生產(chǎn)者和消費者的角色
- 3.異步發(fā)短信
- 總結(jié)
1.celery介紹
1.1 celery應(yīng)用舉例
- Celery 是一個 基于python開發(fā)的分布式異步消息任務(wù)隊列，通過它可以輕松的實現(xiàn)任務(wù)的異步處理，如果你的業(yè)務(wù)場景中需要用到異步任務(wù)，就可以考慮使用celery
- 你想對100臺機器執(zhí)行一條批量命令，可能會花很長時間 ，但你不想讓你的程序等著結(jié)果返回，而是給你返回 一個任務(wù)ID,你過一段時間只需要拿著這個任務(wù)id就可以拿到任務(wù)執(zhí)行結(jié)果， 在任務(wù)執(zhí)行ing進行時，你可以繼續(xù)做其它的事情
- Celery 在執(zhí)行任務(wù)時需要通過一個消息中間件來接收和發(fā)送任務(wù)消息，以及存儲任務(wù)結(jié)果， 一般使用rabbitMQ or Redis
1.2 Celery有以下優(yōu)點
- 簡單：一單熟悉了celery的工作流程后，配置和使用還是比較簡單的
- 高可用：當(dāng)任務(wù)執(zhí)行失敗或執(zhí)行過程中發(fā)生連接中斷，celery 會自動嘗試重新執(zhí)行任務(wù)
- 快速：一個單進程的celery每分鐘可處理上百萬個任務(wù)
- 靈活： 幾乎celery的各個組件都可以被擴展及自定制
1.3 Celery 特性
- 方便查看定時任務(wù)的執(zhí)行情況, 如 是否成功, 當(dāng)前狀態(tài), 執(zhí)行任務(wù)花費的時間等.
- 可選 多進程, Eventlet 和 Gevent 三種模型并發(fā)執(zhí)行.
- Celery 是語言無關(guān)的.它提供了python 等常見語言的接口支持.
2.工作原理
2.1 Celery 扮演生產(chǎn)者和消費者的角色
- Celery Beat : 任務(wù)調(diào)度器. Beat 進程會讀取配置文件的內(nèi)容, 周期性的將配置中到期需要執(zhí)行的任務(wù)發(fā)送給任務(wù)隊列.
- Celery Worker : 執(zhí)行任務(wù)的消費者, 通常會在多臺服務(wù)器運行多個消費者, 提高運行效率.
- Broker : 消息代理, 隊列本身. 也稱為消息中間件. 接受任務(wù)生產(chǎn)者發(fā)送過來的任務(wù)消息, 存進隊列再按序分發(fā)給任務(wù)消費方(通常是消息隊列或者數(shù)據(jù)庫).
- Producer : 任務(wù)生產(chǎn)者. 調(diào)用 Celery API , 函數(shù)或者裝飾器, 而產(chǎn)生任務(wù)并交給任務(wù)隊列處理的都是任務(wù)生產(chǎn)者.
- Result Backend : 任務(wù)處理完成之后保存狀態(tài)信息和結(jié)果, 以供查詢.
3.異步發(fā)短信
1.settings同級目錄下創(chuàng)建 celery 文件
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery
# 設(shè)置環(huán)境變量
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'meiduo.settings')
# 注冊Celery的APP
app = Celery('meiduo')
# 綁定配置文件
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
# 自動發(fā)現(xiàn)各個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同級目錄下 init 文件
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from .celery import app as celery_app
__all__ = ['celery_app']
4.在utils下新建一個task.py文件
from celery.task import task
from .comm import send_message
# 定義發(fā)送郵件的方法
@task
def mail(mobile,code):
send_message(mobile,code,5)
5.接口中調(diào)用
from utils.tasks import mail
import random
class SendMes(APIView):
# 短信驗證
def get(self,request):
# 接收客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù)
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':'沒有獲取到'})
# 驗證圖片驗證碼
conn =get_redis_conn()
# redis 中取驗證碼
code = conn.get(uuid)
print(code)
if code:
code = str(code,encoding='utf8')
# 圖片驗證碼對比
if imagecode.lower() == code.lower():
# 驗證通過后調(diào)用發(fā)送短信接口
sms_code = random.randint(10000,99999)
# 重點 重點 重點！?。。。。?！
result = mail.delay(mobile,sms_code,1)
# 加入短信嗎發(fā)送成功
if result:
# redis中要存短信驗證嗎
conn.setex(mobile,60,sms_code)
# 把圖片驗證碼從redis中刪除
conn.delete(uuid)
return Response({'msg':sms_code})
else:
return ({'msg':'發(fā)送失敗'})
else:
return Response({'msg':'驗證碼不正確'})
return Response('ok')
6 .先啟動django項目 然后另開終端 cd到項目 目錄下啟動celery 服務(wù)
指定并發(fā)數(shù) --autoscale(最多,最少)
celery worker -A meiduo --loglevel=info --pool=solo --autoscale=50,5
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Django中如何使用celery異步發(fā)送短信驗證碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Django異步發(fā)送短信驗證碼內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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