初学者的Django + Celery深度教程
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原文英文，约6300词，阅读约需23分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在Django项目中使用Celery管理任务队列。Celery是一种适合处理耗时操作的分布式任务队列系统，如发送邮件和生成报告。通过将这些任务移出请求/响应周期，可以提升应用响应速度。文章详细讲解了Celery的设置、任务定义及调用，并通过示例展示如何在Django中集成Celery。读者将学会在Django项目中使用Celery处理后台任务的基本技能。
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关键要点
- 本文介绍了如何在Django项目中使用Celery管理任务队列。
- Celery是一种适合处理耗时操作的分布式任务队列系统。
- 通过将耗时任务移出请求/响应周期，可以提升应用响应速度。
- 文章详细讲解了Celery的设置、任务定义及调用。
- 读者将学会在Django项目中使用Celery处理后台任务的基本技能。
- 任务队列是应用程序的待办事项列表，存储需要执行的任务及其相关函数调用和参数。
- Celery支持多个工作进程，可以在不同服务器上并行处理任务。
- 使用Celery可以实现任务的可扩展性、容错性和负载均衡。
- 在Django中，使用Celery可以将耗时操作（如发送邮件）异步处理，提升用户体验。
- Celery任务可以通过定义任务函数并使用装饰器来创建。
- 可以使用调度器定期执行特定操作，如每10分钟或每小时执行一次任务。
- Celery允许多个项目通过不同的队列异步通信。
- Celery并不是解决性能问题的灵丹妙药，仍需优化代码。
- 使用Docker设置Django项目与Celery的开发环境。
- 创建Dockerfile、requirements.txt和docker-compose.yml文件以管理项目依赖和服务。
- 在Django项目中配置Celery，包括设置消息代理和结果后端。
- 使用Celery任务处理复杂的后台操作，如生成报告。
- 通过Celery任务异步处理，避免阻塞主线程，提高应用响应速度。
- 在Django视图中调用Celery任务时，需注意数据库事务的处理。
- 使用transaction.on_commit确保任务在数据库事务提交后执行。
- Celery任务可以通过.delay()、.apply_async()或current_app.send_task()发送。
- 在Django模型中，重写save方法以在保存时触发Celery任务。
- 通过Celery生成报告的示例展示了如何处理复杂的后台任务。
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