python中如何使用Celery容聯云異步發送驗證碼功能

這篇文章給大家分享的是有關python中如何使用Celery容聯云異步發送驗證碼功能的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

1.celery異步消息隊列介紹

celery應用舉例

• Celery 是一個 基于python開發的分布式異步消息任務隊列，通過它可以輕松的實現任務的異步處理，如果你的業務場景中需要用到異步任務，就可以考慮使用celery

• 你想對100臺機器執行一條批量命令，可能會花很長時間 ，但你不想讓你的程序等著結果返回，而是給你返回 一個任務ID,你過一段時間只需要拿著這個任務id就可以拿到任務執行結果， 在任務執行ing進行時，你可以繼續做其它的事情

• Celery 在執行任務時需要通過一個消息中間件來接收和發送任務消息，以及存儲任務結果， 一般使用rabbitMQ or Redis
  

Celery有以下優點

• 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：當任務執行失敗或執行過程中發生連接中斷，celery 會自動嘗試重新執行任務

• 快速：一個單進程的celery每分鐘可處理上百萬個任務

• 靈活： 幾乎celery的各個組件都可以被擴展及自定制
  

Celery 特性

• 方便查看定時任務的執行情況, 如 是否成功, 當前狀態, 執行任務花費的時間等.

• 可選 多進程, Eventlet 和 Gevent 三種模型并發執行.

• Celery 是語言無關的.它提供了python 等常見語言的接口支持.
  

2.工作原理 *****

Celery 扮演生產者和消費者的角色

• Celery Beat : 任務調度器. Beat 進程會讀取配置文件的內容, 周期性的將配置中到期需要執行的任務發送給任務隊列.

• Celery Worker : 執行任務的消費者, 通常會在多臺服務器運行多個消費者, 提高運行效率.

• Broker : 消息代理, 隊列本身. 也稱為消息中間件. 接受任務生產者發送過來的任務消息, 存進隊列再按序分發給任務消費方(通常是消息隊列或者數據庫).

• Producer : 任務生產者. 調用 Celery API , 函數或者裝飾器, 而產生任務并交給任務隊列處理的都是任務生產者.

• Result Backend : 任務處理完成之后保存狀態信息和結果, 以供查詢.

思維導圖

3.異步發短信

首先得安裝倆個表要包

pip install celery
pip install celery-with-redis

3.1.settings同級目錄下創建 celery 文件

如果 'namespace=‘CELERY''出現報錯 celery可以適當降一下級別 ‘4.4.7'

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery


# 設置環境變量
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'md.settings')

# 注冊Celery的APP
app = Celery('meiduo')
# 綁定配置文件
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')

# 自動發現各個app下的tasks.py文件
# app.autodiscover_tasks()

3.2.redis及容聯云配置

#獲取redis連接
def getRedis():
    from django_redis import get_redis_connection
    conn = get_redis_connection()
    return conn

#發短信  去容聯云官網查找自己的信息
from ronglian_sms_sdk import SmsSDK

accId = 'ACCOUNT SID(主賬號ID)'
accToken = 'AUTH TOKEN(賬戶授權令牌)'
appId = 'AppID(默認)'

import json
def send_message(mobile,code,time):
    sdk = SmsSDK(accId, accToken, appId)
    tid = '1'
    datas = (code, time)
    resp = sdk.sendMessage(tid, mobile, datas)
    result = json.loads(resp)
    if result['statusCode'] == '000000':
        return 1
    return 2

3.3.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'

3.4.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']

3.5.在utils下新建一個task.py文件

# 寫異步任務的地方
from celery.task import task
from .comm import send_message

# 定義發送手機號的方法
@task
def mail(mobile,code,time):
    send_message(mobile,code,time)

3.6.接口中調用

如果用了redis數據庫，得先開啟數據庫

from utils.task import send_message
from utils.comm import getRedis
import random

class SendMes(APIView):
    # 短信驗證
    def get(self,request):
        # 接收客戶端發送的數據
        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 =getRedis()
        # 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():
                # 驗證通過后調用發送短信接口
                sms_code = random.randint(10000,99999)
                # 引用comm文件中的send_message
                result = send_message(mobile,sms_code,1)
               # 加入短信嗎發送成功
                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':'發送失敗'})
            else:
                return Response({'msg':'驗證碼不正確'})
        return Response('ok')

3.7.先啟動django項目

然后另開終端 cd到項目 目錄下啟動celery 服務

指定并發數 --autoscale(最多,最少)

celery worker -A 項目的文件名 --loglevel=info --pool=solo --autoscale=50,5
urn Response('ok')
~~~

#### 3.7.先啟動django項目 然后另開終端 cd到項目 目錄下啟動celery 服務

指定并發數 --autoscale(最多,最少)

```pyhon
celery worker -A 項目的文件名 --loglevel=info --pool=solo --autoscale=50,5

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