Pyramid 使用 Celery 和 SQLAlchemy

在本文中，我们将介绍如何在 Pyramid 框架中使用 Celery 和 SQLAlchemy。Pyramid 是一个基于 Python 的高性能 Web 框架，Celery 是一个强大的分布式任务调度库，而SQLAlchemy 是一个流行的 Python ORM 库。将它们结合使用可以提供强大的异步任务处理和数据库操作功能。

阅读更多：Pyramid 教程

环境设置

首先，我们需要在项目中安装所需的依赖库。可以使用 pip 来安装 Pyramid、Celery 和 SQLAlchemy：

pip install pyramid
pip install celery
pip install sqlalchemy

配置 Pyramid

首先，我们需要在 Pyramid 的配置文件中进行一些配置，以便能够正确地使用 Celery 和 SQLAlchemy。打开项目的 .ini 配置文件，添加以下配置项：

[app:main]
...
celery.broker_url = amqp://guest:guest@localhost:5672//
celery.result_backend = db+postgresql://user:password@localhost/db_name
celery.task_always_eager = False
...

[aliases]
celery = myproject.celery_app:app

其中，celery.broker_url 是 Celery 的消息队列地址，可以使用 RabbitMQ 或者 Redis 作为消息代理。celery.result_backend 是 Celery 的结果存储地址，可以使用数据库（如 PostgreSQL）或其他后端存储。celery.task_always_eager 可以用于调试，如果设置为 True，则任务将直接在主线程中执行，而不使用异步进程。

创建 Celery 应用

接下来，我们需要在项目中创建一个 Celery 应用。在项目目录下创建一个名为 myproject 的文件夹，并在其中创建一个名为 celery_app.py 的文件，添加以下内容：

from celery import Celery

def make_celery(app):
    celery = Celery('myproject',
                    broker=app.registry.settings['celery.broker_url'],
                    backend=app.registry.settings['celery.result_backend'])
    celery.conf.update(app.registry.settings)
    TaskBase = celery.Task

    class ContextTask(TaskBase):
        abstract = True

        def __call__(self, *args, **kwargs):
            with app.app_context():
                return TaskBase.__call__(self, *args, **kwargs)

    celery.Task = ContextTask
    return celery

celery_app = make_celery(app)

这段代码定义了一个名为 celery_app 的 Celery 应用，并使用 Pyramid 的配置信息进行初始化。它还定义了一个 ContextTask 类，用于在任务执行时创建一个 Pyramid 应用上下文。

编写 Celery 任务

现在我们可以编写一些 Celery 任务，并在 Pyramid 中调用它们。在项目目录下创建一个名为 tasks.py 的文件，添加以下内容：

from myproject.celery_app import celery_app

@celery_app.task
def add_numbers(a, b):
    return a + b

这是一个简单的任务，用于计算两个数相加的结果。我们使用 @celery_app.task 装饰器将该函数注册为一个 Celery 任务。

在 Pyramid 视图中使用任务

在 Pyramid 的视图函数中，我们可以通过调用任务来异步执行一些耗时的操作。在项目的视图函数中添加以下内容：

from pyramid.view import view_config
from myproject.tasks import add_numbers

@view_config(route_name='add_numbers', renderer='json')
def add_numbers_view(request):
    a = request.params.get('a', 0)
    b = request.params.get('b', 0)
    result = add_numbers.delay(int(a), int(b))
    return {'task_id': str(result.id)}

这个视图函数接收两个参数 a 和 b，并调用 add_numbers 任务来计算它们的和。使用 .delay() 方法可以将任务放入消息队列，从而异步执行。返回的结果是一个任务 ID，可以用于后续查询任务的执行状态或结果。

查询任务状态与结果

Celery 提供了一些方法来查询任务的状态和结果。我们可以在视图函数中编写另一个视图来查询任务的状态和结果。在项目的视图函数中添加以下内容：

from pyramid.view import view_config
from myproject.celery_app import celery_app

@view_config(route_name='task_status', renderer='json')
def task_status_view(request):
    task_id = request.params.get('task_id')
    result = celery_app.AsyncResult(task_id)

    if result.successful():
        return {'status': 'success', 'result': result.result}
    elif result.failed():
        return {'status': 'failed', 'traceback': result.traceback}
    elif result.state == 'PENDING':
        return {'status': 'pending'}
    elif result.state == 'RETRY':
        return {'status': 'retry'}
    elif result.state == 'STARTED':
        return {'status': 'started'}
    else:
        return {'status': 'unknown'}

这个视图函数接收一个参数 task_id，并使用 celery_app.AsyncResult() 方法来获取任务的状态和结果。根据任务的状态，返回相应的结果给客户端。

使用 SQLAlchemy 进行数据库操作

Pyramid 和 SQLAlchemy 的结合可以非常方便地进行数据库操作。在视图函数中我们可以使用 SQLAlchemy 的 ORM 或原始 SQL 来执行数据库操作。以下是一个使用 SQLAlchemy ORM 查询数据的示例：

from pyramid.view import view_config
from myproject.models import SomeModel

@view_config(route_name='get_data', renderer='json')
def get_data_view(request):
    data = request.db.query(SomeModel).all()
    return {'data': [d.to_dict() for d in data]}

这个视图函数使用 Pyramid 的 request.db 对象来获取数据库连接，并执行查询操作。查询结果可以根据具体的模型定义进行转换，最终返回给客户端。

总结

通过使用 Celery 和 SQLAlchemy，我们可以在 Pyramid 框架中实现强大的异步任务处理和数据库操作功能。在本文中，我们介绍了如何进行环境设置、配置 Pyramid、创建 Celery 应用、编写任务、在视图中调用任务、查询任务状态与结果以及使用 SQLAlchemy 进行数据库操作。希望这些示例可以帮助你更好地使用 Pyramid 框架。