今天小编就为大家分享一篇python使用celery实现异步任务执行的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

背景 在开发中，我们常常会遇到一些耗时任务，举个例子： 上传并解析一个 1w 条数据的 Excel 文件，最后持久化至数据库。 在我的程序中，这个任务耗时大约 6s，对于用户来说，6s 的等待已经是个灾难了。 比较好的处理方式是： 接收这个任务的请求 将这个任务添加到队列中 立即返回「操作成功，正在后台处理」的字样 后台消费这个队列，执行这个任务 我们按照这个思路，借助 Celery 进行实现。 实现 本文所使用的环境如下： Python 3.6.7 Rabbi

一、Celery介绍和基本使用 Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列，通过它可以轻松的实现任务的异步处理， 如果你的业务场景中需要用到异步任务，就可以考虑使用celery， 举几个实例场景中可用的例子: 你想对100台机器执行一条批量命令，可能会花很长时间 ，但你不想让你的程序等着结果返回，而是给你返回 一个任务ID,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果， 在任务执行ing进行时，你可以继续做其它的事情。 你想做一个定时任务，比如每天检测一

使用celery在django项目中实现异步发送短信 在项目的目录下创建celery_tasks用于保存celery异步任务。 在celery_tasks目录下创建config.py文件，用于保存celery的配置信息 ```broker_url = redis://127.0.0.1/14``` 在celery_tasks目录下创建main.py文件，用于作为celery的启动文件 from celery import Celery # 为celery使用django配置文件进行设置