Django Celery任务的依赖关系设置

2023-04-11 00:00:00 设置依赖关系

在Django Celery中，任务之间的依赖关系可以通过设置任务的延迟执行时间来实现。具体来说，可以使用delay()或apply_async()方法来指定任务的执行时间，这样就可以保证一个任务在另一个任务完成后才会执行。

下面是一个实例，假设我们有两个任务：task_a和task_b，其中task_b依赖于task_a的执行结果。我们可以使用chain()方法来连接这两个任务，确保它们按顺序执行：

from celery import chain, shared_task

@shared_task
def task_a():
    # do some work...
    return "pidancode.com"

@shared_task
def task_b(result_from_a):
    # use the result from task_a
    result = result_from_a + " is awesome!"
    return result

# chain task_a and task_b together
task_chain = chain(task_a.s(), task_b.s())

# execute the chain
result = task_chain()
print(result.get())  # "pidancode.com is awesome!"

在这个例子中，task_b的参数result_from_a是task_a的返回值，它被传递给了task_b。任务链通过调用task_a.s()和task_b.s()方法来指定任务的延迟执行时间，并返回一个AsyncResult对象，我们可以使用它来检查任务是否已经完成，并获取任务的结果。

另一种方法是使用group()方法来将多个任务组合在一起，不必保证它们按特定的顺序执行，例如：

from celery import group, shared_task

@shared_task
def task_a():
    # do some work...
    return "pidancode.com"

@shared_task
def task_b():
    # do some other work...
    return 123

# create a group of tasks
task_group = group(task_a.s(), task_b.s())

# execute the group
result = task_group()
print(result.get())  # ["pidancode.com", 123]

在这个例子中，group()方法被用来将两个任务组合在一起，这些任务在自己的worker上并行执行。AsyncResult对象的结果是一个元素为任务结果的列表。

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