django、celery 部署定时任务、异步任务，定时任务重复执行等问题解决方案。

celery异步代码实测，使用celery实现对任务的异步调用。

本篇文章主要介绍了Django中使用celery完成异步任务的示例代码，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

FastAPI模板pipenv和包括芹菜捆绑 安装： pipenv install 跑步： 要启动Rabbitmq，Redis，芹菜花，请运行： docker-compose up 然后启动主应用程序，运行： pipenv run python main.py 依赖项描述： 您可以检查Pipfile FastAPI框架（用于构建API的Web框架）中的依赖项列表。 功能：高性能，简约，可验证大多数数据类型，自动Swagger / Redoc文档，异步支持Uvicorn-ASGI服务器实现，使用uvloop和httptools Celery-分布式任务队列Pydantic-使用Python类型提示Redis进行数据验证和设置管理-在-内存数据结构存储 Python 3.8

带有Celery的Python3 Flask Rest API示例 该项目是使用Flask-restful和celery执行异步任务的示例。 安装 注意：强烈建议将其安装到virtualenv中。 如果要安装软件包： pip install . 出于开发目的，您可以按照开发要求以可编辑模式安装软件包。 pip install -e . -r requirements-dev.txt 用法 要启动该应用程序，可以使用文件run.py： python run.py 此外，为了能够玩芹菜，您必须首先启动Redis，然后像这样启动芹菜工人： celery -A run.celery wor

将芹菜与FastAPI结合使用 该存储库使用FastAPI实现的第二个示例。 快速开始 使用docker-compose运行 只需一行命令docker-compose up -d即可启动redis，Fastapi服务器，flower和我们的worker。 然后只需转到尝试我们的应用程序即可！ 并通过通过花监视芹菜任务的执行！ 在没有docker的情况下运行 克隆此存储库。 启动本地Redis服务器。 启动芹菜工人： 在Linux OS上： celery -A celery_app worker --loglevel=info 在Windows操作系统上： celery -A celery_app worker --pool=solo --loglevel=info 启动芹菜花进行监视。 celery -A main.celery_app flower 启动Fastapi W

快速搭建Python开发环境，通过Celery完成异步任务、定时任务调用，设置重试次数并把失败的任务发送邮件异常提醒。详细的使用教程请参考发布的博客文章。

Crawlab 基于Celery的爬虫分布式爬虫管理平台，支持多种编程语言以及多种爬虫框架.

由于目前不支持文件资源覆盖，所以只能再新建一个资源了。该资源是在《爱投票系统 - fastApi后端项目（一）》的基础上新增的功能，单独下载此资源是无法运行的。该资源添加celery的定时任务、fund_shares两个模块，并有centos独立部署celery的文字步骤教程

适用于学习celery-v4.3.0中文 的相关知识学习