tornado-celery 0.3.5

用法

从Tornado请求处理程序调用芹菜任务：

from tornado import gen, web
import tcelery, tasks

tcelery.setup_nonblocking_producer()

class AsyncHandler(web.RequestHandler):
    @asynchronous
    def get(self):
        tasks.echo.apply_async(args=['Hello world!'], callback=self.on_result)

    def on_result(self, response):
        self.write(str(response.result))
        self.finish()

使用基于生成器的接口调用任务：

class GenAsyncHandler(web.RequestHandler):
    @asynchronous
    @gen.coroutine
    def get(self):
        response = yield gen.Task(tasks.sleep.apply_async, args=[3])
        self.write(str(response.result))
        self.finish()

注意：当前回调仅适用于amqp和redis后端。 要使用redis后端，必须安装tornado-redis。

Tornado芹菜可以作为Web服务器启动：

$ cd tornado-celery
$ python -m tcelery --port=8888 --app=examples.tasks --address=0.0.0.0

异步执行任务：

$ curl -X POST -d '{"args":["hello"]}' http://localhost:8888/apply-async/examples.tasks.echo/
{"task-id": "a24c9e38-4976-426a-83d6-6b10b4de7ab1", "state": "PENDING"}

得到结果：

$ curl http://localhost:8888/tasks/result/a24c9e38-4976-426a-83d6-6b10b4de7ab1/
{"task-id": "a24c9e38-4976-426a-83d6-6b10b4de7ab1", "state": "SUCCESS", "result": "hello"}

执行任务并得到结果：

$ curl -X POST -d '{"args":[1,2]}' http://localhost:8888/apply/examples.tasks.add/
{"task-id": "fe3cc5a5-d11b-4b17-a6e2-e7fd2fba7ec6", "state": "SUCCESS", "result": 3}

执行超时的任务：

$ curl -X POST -d '{"args":[5],"timeout":1}' http://localhost:8888/apply/examples.tasks.sleep/
{"task-id": "9ca78e26-bbb2-404c-b3bb-bc1c63cbdf41", "state": "REVOKED"}

安装

要安装，只需：

$ pip install tornado-celery

文档

文档可在Read the Docs

运行测试

运行amqp后端的测试：

$ python examples/tasks.py worker
$ cd examples && python -m tcelery -A tasks
$ python tests/functests.py

要运行redis后端的测试，首先确保redis正在运行，然后：

$ CELERY_RESULT_BACKEND=redis:// python examples/tasks.py worker
$ cd examples && CELERY_RESULT_BACKEND=redis:// python -m tcelery -A tasks
$ python tests/functests.py