在Django中，为了提升应用程序的性能和用户体验，常常需要将一些耗时的操作，比如邮件发送、数据分析等，从主线程中分离出来，通过异步任务来处理。Celery是一个强大的分布式任务队列，它专注于实时操作，但也支持任务调度。在本教程中，我们将学习如何在Django项目中集成Celery，实现异步任务处理。
确保你的项目环境已经安装了Django、Celery、Redis（作为消息中间件）以及对应的Django-Celery库。安装命令如下：
```bash
pip install django celery redis django-celery
```
接着，创建一个新的Django项目和应用：
```bash
django-admin startproject TestCelery
cd TestCelery
django-admin startapp testcelery
```
在`TestCelery`目录下创建一个名为`celery.py`的文件，用于配置Celery。在这个文件中，你需要导入必要的模块，并设置Celery的环境变量，以及配置消息中间件（这里使用的是Redis）：
```python
from celery import Celery
from django.conf import settings
import os
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'TestCelery.settings')
app = Celery('testcelery')
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
app.autodiscover_tasks(settings.INSTALLED_APPS)
```
然后，在`testcelery`应用中创建一个名为`tasks.py`的文件，定义你的异步任务。这里我们创建一个名为`start_running`的任务，它会打印一系列的字符并等待一段时间：
```python
from TestCelery.celery import app
from time import sleep
@app.task
def start_running(nums):
print('***>%s<***' % nums)
print('--->>开始执行任务<<---')
for i in range(10):
print('>>' * (i + 1))
sleep(1)
print('>---任务结束---<')
```
接下来，编写视图函数，调用Celery任务。在`testcelery/views.py`中创建一个名为`IdexView`的类，其中的`get`方法将触发`start_running`任务：
```python
from django.views import View
from django.http import HttpResponse
from .tasks import start_running
from time import sleep
class IdexView(View):
def get(self, request):
print('>=====开始发送请求=====<')
for i in range(10):
print('>>', end='')
sleep(0.1)
start_running.delay('》》》》》我是传送过来的《《《《《')
return HttpResponse('<h2> 请求已发送 </h2>')
```
别忘了在`testcelery/urls.py`中配置URL路由，以便用户可以通过特定的URL触发这个视图：
```python
from django.conf.urls import url
from .views import IdexView
urlpatterns = [
url(r'^$', IdexView.as_view()),
]
```
现在，启动Django开发服务器：
```bash
python manage.py runserver
```
在另一个终端窗口，启动Celery worker：
```bash
celery -A TestCelery worker --loglevel=DEBUG
```
访问`http://127.0.0.1:8000/send/`，你会看到`IdexView`视图中的同步部分立即返回响应，而`start_running`任务则在后台异步执行。这展示了Django结合Celery实现异步任务处理的能力，显著提高了应用程序的响应速度。
总结来说，Django集成Celery的关键步骤包括：
1. 安装相关依赖。
2. 在Django项目的顶级目录创建`celery.py`配置文件。
3. 在应用中定义异步任务。
4. 在视图中调用Celery任务的`delay`方法。
5. 启动Celery worker来处理异步任务。
通过这种方式，你可以将长时间运行的任务从主流程中分离出来，避免阻塞用户的交互，提高Web应用的性能和用户体验。同时，Celery的分布式特性使得任务处理更具扩展性和可靠性。
