Python 通过 `task_id` 在 Celery 中获取任务结果对象

在本文中，我们将介绍如何在 Celery 中通过任务 ID（task_id）检索任务结果对象。Celery是一个强大的分布式任务队列，用于处理异步任务。它允许我们在不同进程或机器上执行任务，然后获取任务的结果。

什么是 Celery

Celery是一个开源的分布式任务队列系统，用于处理异步任务和分布式任务。它使用消息中间件（如RabbitMQ或Redis）作为任务队列，并通过worker（工作者）进程执行任务。Celery提供了Python编程语言的异步任务处理功能，可以轻松处理异步任务，提高应用程序的性能和可伸缩性。

安装和配置 Celery

在开始使用Celery之前，我们需要安装必要的软件包并配置Celery。首先，确保您已经安装了Python。然后，使用pip命令安装Celery：

pip install celery

安装完成后，我们需要为Celery配置消息中间件。这里以使用RabbitMQ作为消息中间件为例。首先安装RabbitMQ，然后在Celery的配置文件中添加以下内容：

CELERY_BROKER_URL = 'amqp://guest:guest@localhost:5672//'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'rpc://'

创建和执行任务

在Celery中，任务由Python函数定义，这些函数被装饰为@celery.task。下面是一个简单的示例，展示了如何创建一个Celery任务：

from celery import Celery

app = Celery('task_example', broker='amqp://guest:guest@localhost:5672//', backend='rpc://')

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

在上面的示例中，我们创建了一个名为add的Celery任务。该任务接受两个参数，并返回它们的和。

要执行任务，我们可以使用apply_async方法。以下是一个示例：

result = add.apply_async(args=(4, 5))

检索任务结果

一旦任务被执行，我们可以通过task_id检索任务结果对象。要检索任务结果对象，我们可以使用AsyncResult类。下面是一个示例：

from celery.result import AsyncResult

result = AsyncResult(task_id)

在以上示例中，task_id是任务的唯一标识符。

示例

接下来，让我们看一个完整的示例，演示如何在Celery中通过任务ID检索任务结果对象。

from celery import Celery
from celery.result import AsyncResult

app = Celery('task_example', broker='amqp://guest:guest@localhost:5672//', backend='rpc://')

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

result = multiply.apply_async(args=(7, 8))
task_id = result.id

result = AsyncResult(task_id)

if result.ready():
    print(result.get())
else:
    print("任务尚未完成")

在上面的示例中，我们首先定义了一个名为multiply的Celery任务。然后，我们使用apply_async方法执行任务，并获得任务的task_id。接下来，我们使用AsyncResult类检索任务结果，并通过ready方法检查任务是否完成。如果任务完成，我们使用get方法获取任务的结果。