首先明确一点，celery4.1+的官方文档已经详细说明，该版本之后不需要引入依赖 django-celery 这个库了，直接用 celery 本身就可以了，就在去年年初的一篇文章python3.7.2+Django2.0.4 使用django-celery遇到的那些坑，中提到的一些bug，在今年早已不复存在，所以技术更新频率越来越快，本文详细阐述用新版Celery(4.4.2)来实现。
关于celery的底层原理这里就不赘述了，简单的流程图就可以一图以蔽之
安装对应的库
pip3 install celery==4.4.2pip3 install eventlet==0.25.2pip3 install Django==2.0.4
eventlet是一个高性能协程库，用来解决win10下celery进程的bug
配置settings.py文件:
CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/'CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/'CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
这里broker配置redis，同时backend也就是任务结果也存到redis中，格式为json，方便读写。
在settings.py同级目录创建celery.py
from __future__ import absolute_import, unicode_literalsimport osfrom celery import Celery# 设置环境变量os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'mydjango.settings')# 注册Celery的APPapp = Celery('mydjango')# 绑定配置文件app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')# 自动发现各个app下的tasks.py文件app.autodiscover_tasks()
注意mydjango为你当前的django项目名称
修改settings.py同级目录的init.py文件
from __future__ import absolute_import, unicode_literalsfrom .celery import app as celery_app#导包import pymysql#初始化pymysql.install_as_MySQLdb()__all__ = ['celery_app']
在应用中创建tasks.py文件
from celery.task import task# 自定义要执行的task任务@taskdef print_test():print("nict try")return 'hello'
如果需要，也可以在settings.py里将该任务配置为定时任务(周期任务)
from celery.schedules import crontabCELERY_BEAT_SCHEDULE = {# 周期性任务'task-one': {'task': 'myapp.tasks.print_test','schedule': 5.0, # 每5秒执行一次# 'args': ()}}
同时异步任务也可以通过django的视图进行在线调用
from myapp import tasksdef ctest(request,*args,**kwargs):res=tasks.print_test.delay()#任务逻辑return JsonResponse({'status':'successful','task_id':res.task_id})
这里的delay方法就是异步方式请求，而非django默认的同步执行步骤
在manage.py的目录下启动celery服务
celery worker -A mydjango -l info -P eventlet
在浏览器中调用异步服务接口
同时也可以在backend中查询任务结果
注意一点，redis中的key并不是单纯的task_id，而是需要加上前缀celery-task-meta-
最后，如果需要启动定时任务，就需要在manage.py所在的文件夹内单独启动beat服务
celery -A mydjango beat -l info
可以看到任务队列会每隔五秒执行一次定时任务
总体而言，Celery4.4.2解决了很多bug，比如著名的async关键字的问题，同时优化了性能，在eventlet协程库的加持下，更加如虎添翼，准入门槛也比以前低了不少。