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python中如何使用Celery容联云异步发送验证码功能

发表于:2024-11-26 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月26日,这篇文章给大家分享的是有关python中如何使用Celery容联云异步发送验证码功能的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。1.celery异步消息队列介绍celer
千家信息网最后更新 2024年11月26日python中如何使用Celery容联云异步发送验证码功能

这篇文章给大家分享的是有关python中如何使用Celery容联云异步发送验证码功能的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

1.celery异步消息队列介绍

celery应用举例

  • 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

  • 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

  • Celery 在执行任务时需要通过一个消息中间件来接收和发送任务消息,以及存储任务结果, 一般使用rabbitMQ or Redis

Celery有以下优点

  • 简单:一单熟悉了celery的工作流程后,配置和使用还是比较简单的

  • 高可用:当任务执行失败或执行过程中发生连接中断,celery 会自动尝试重新执行任务

  • 快速:一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务

  • 灵活: 几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制

Celery 特性

  • 方便查看定时任务的执行情况, 如 是否成功, 当前状态, 执行任务花费的时间等.

  • 可选 多进程, Eventlet 和 Gevent 三种模型并发执行.

  • Celery 是语言无关的.它提供了python 等常见语言的接口支持.

2.工作原理 *****

Celery 扮演生产者和消费者的角色

  • Celery Beat : 任务调度器. Beat 进程会读取配置文件的内容, 周期性的将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列.

  • Celery Worker : 执行任务的消费者, 通常会在多台服务器运行多个消费者, 提高运行效率.

  • Broker : 消息代理, 队列本身. 也称为消息中间件. 接受任务生产者发送过来的任务消息, 存进队列再按序分发给任务消费方(通常是消息队列或者数据库).

  • Producer : 任务生产者. 调用 Celery API , 函数或者装饰器, 而产生任务并交给任务队列处理的都是任务生产者.

  • Result Backend : 任务处理完成之后保存状态信息和结果, 以供查询.

思维导图

3.异步发短信

首先得安装俩个表要包

pip install celerypip install celery-with-redis

3.1.settings同级目录下创建 celery 文件

如果 'namespace='CELERY''出现报错 celery可以适当降一下级别 '4.4.7'

from __future__ import absolute_import, unicode_literalsimport osfrom celery import Celery# 设置环境变量os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'md.settings')# 注册Celery的APPapp = Celery('meiduo')# 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()

3.2.redis及容联云配置

#获取redis连接def getRedis():    from django_redis import get_redis_connection    conn = get_redis_connection()    return conn#发短信  去容联云官网查找自己的信息from ronglian_sms_sdk import SmsSDKaccId = 'ACCOUNT SID(主账号ID)'accToken = 'AUTH TOKEN(账户授权令牌)'appId = 'AppID(默认)'import jsondef 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同级目录下 init 文件

from __future__ import absolute_import, unicode_literalsfrom .celery import app as celery_app__all__ = ['celery_app']

3.5.在utils下新建一个task.py文件

# 写异步任务的地方from celery.task import taskfrom .comm import send_message# 定义发送手机号的方法@taskdef mail(mobile,code,time):    send_message(mobile,code,time)

3.6.接口中调用

如果用了redis数据库,得先开启数据库

from utils.task import send_messagefrom utils.comm import getRedisimport randomclass SendMes(APIView):    # 短信验证    def get(self,request):        # 接收客户端发送的数据        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':'没有获取到'})        # 验证图片验证码        conn =getRedis()        # redis 中取验证码        code = conn.get(uuid)        print(code)        if code:            code = str(code,encoding='utf8')            # 图片验证码对比            if imagecode.lower() == code.lower():                # 验证通过后调用发送短信接口                sms_code = random.randint(10000,99999)                # 引用comm文件中的send_message                result = send_message(mobile,sms_code,1)               # 加入短信吗发送成功                if result:                    # redis中要存短信验证吗                    conn.setex(mobile,60,sms_code)                    # 把图片验证码从redis中删除                    conn.delete(uuid)                    return Response({'msg':sms_code})                else:                    return ({'msg':'发送失败'})            else:                return Response({'msg':'验证码不正确'})        return Response('ok')

3.7.先启动django项目

然后另开终端 cd到项目 目录下启动celery 服务

指定并发数 --autoscale(最多,最少)

celery worker -A 项目的文件名 --loglevel=info --pool=solo --autoscale=50,5urn Response('ok')~~~#### 3.7.先启动django项目 然后另开终端 cd到项目 目录下启动celery 服务指定并发数 --autoscale(最多,最少)```pyhoncelery worker -A 项目的文件名 --loglevel=info --pool=solo --autoscale=50,5

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