celery -A celery_tasks.main worker -l info
参数解释：
- -A celery_tasks.main 指定启动文件
- worker 创建任务执行者
- -l info 查看详细执行过程
celery异步任务1.在项目中创建celery_tasks包2.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"3.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 Cel...
上图进程的解决办法解析：
发送短息的代码抽取成一个函数，实质发送短信是第三方帮你直接发到客户手机上的，后端只需要返回响应即可
解决方法2-更好的解决方案： Celery异步任务队列（详解）
Celery异步任务队列，为python内置的模块
本质：通过创建进程调用函数来实现任务的异步执行。
然后我们就可以在蜗牛的注册页面发送短信了，但是，会一直报这个错误
这个错误老师整了很久也没弄出来，。。。。。。
Task handler raised error: ValueError('not enough values to unpack (expected 3, got 0)')
解决方法：
安装pip install eventlet
注意：：启动celery代码也改了变成是：
现在就成功了
在注册页面点击发送短信，会收到：
手机...
1.使用celery异步发送短信
1.1 在celery_task/mian.py中添加发送短信函数
# celery项目中的所有导包地址, 都是以CELERY_BASE_DIR为基准设定.
# 执行celery命令时, 也需要进入CELERY_BASE_DIR目录执行.
CELERY_BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
@app.task(bind=True)
def send_sms_code(self, mobile, dat
任务的发出者: 发出所有执行的任务(任务就是函数)
任务队列: ( 存放所要执行的任务信息)
处理者: 也就是工作的进程或协程, 负责监听任务队列, 发现任务便执行对应的任务函数
任务发送者和处理者可以分布在不同的电脑上, 通过中间人进行信息的交换.
任务队列中的任务会进行排序, 先添加的任务会被先执行.
# 安装 celery:
pi...
高效，单个celery进程每分钟可以处理数百万个任务。
灵活，celery中几乎每个部分都可以自定义扩展。
下载地址：也可从官方直接下载安装包:https://pypi.python.org/pypi/celery/
终端直接安装： pip install -u celery
任务队列是一种跨线程、跨机器工作的一种机制,celer...
网站注册时通常都会使用短信验证码，以防止机器恶意注册网站，阿里云短信服务是国内较大的短信服务平台，使用阿里云短信服务实现验证码发送也是非常的简单，相关文档：https://helpcdn.aliyun.com/document_detail/59210.html，python发送短信验证码文档：
https://help.aliyun.com/document_detail/55491.html。...
Celery是一个Python的分布式任务队列框架，它可以用来实现异步任务的调度与执行。使用Celery，你可以将耗时的任务放入任务队列中，然后由后台的工作进程异步执行，这样可以提高系统的并发能力和响应速度。
要使用Celery，首先需要安装Celery库。你可以使用pip命令进行安装：
pip install celery```
接下来，你需要创建一个Celery实例，并定义任务函数。任务函数可以是任何可调用对象，通常是一个Python函数。例如，下面是一个简单的示例：
```pythonfrom celery import Celery# 创建Celery实例app = Celery('myapp', broker='redis://localhost:6379/0')
# 定义任务函数@app.taskdef add(x, y):
return x + y```
在上面的示例中，我们创建了一个名为`myapp`的Celery实例，并指定了一个Redis作为消息代理（broker）。然后，我们定义了一个名为`add`的任务函数，使用`@app.task`装饰器来将其注册为Celery任务。
接下来，你可以使用`delay()`方法调用任务函数，将任务放入任务队列中异步执行：
```pythonresult = add.delay(4,6)
在上面的示例中，我们使用`delay()`方法调用了`add`任务，并传递了两个参数4和6。这会将任务添加到Celery的任务队列中，并返回一个`AsyncResult`对象，你可以使用它来获取任务的执行结果。
当任务被放入任务队列后，你需要启动Celery的工作进程来执行任务。可以使用以下命令启动工作进程：
celery -A myapp worker --loglevel=info```
上面的命令中，`-A`参数指定了Celery实例所在的模块（在这个例子中是`myapp`），`--loglevel=info`参数指定了日志级别为info。
这只是Celery的一些基本用法，还有很多其他功能和配置可以探索。你可以查阅Celery的官方文档来获取更多详细信息：https://docs.celeryproject.org/
