前一篇博文我們已經將基礎知識和環境配置進行了介紹：

首先編寫一個celerytask.py文件進行Celery的配置，同時耗時任務也寫在該文件中

from celery import Celery

from init import app

from SZheConsole import SZheScan

app.config['CELERY_BROKER_URL'] = 'redis://localhost:6379/0'

app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'] = 'redis://localhost:6379/0'

celery = Celery(app.name, broker=app.config['CELERY_BROKER_URL'])

celery.conf.update(app.config)

@celery.task

def SZheConsole(urls):

try:

for url in urls:

print("="*20)

print(url)

SZheScan(url)

except Exception as e:

print("錯誤")

print(e)

pass

print("allend!")

使用@celery.task裝飾器修飾耗時函數SZheConsole，讓Celery能夠正確調用。

SZheScan函數是另外一個文件里面的函數，即對每一個URL進行單獨的掃描，這部分過幾天為了提高掃描速度會進行優化，這里將Celery用到項目里，暫時不改。

調用耗時任務SZheConsole的地方在index.py視圖函數中，只選調用部分代碼

@app.route('/console', methods=['GET', 'POST'])

@login_required

def console():

bugbit, bugtype = core.GetBit()

counts = core.GetCounts()

ports = core.GetPort()

services = core.GetServices()

target = core.GetTargetCount()

try:

lastscantime = BaseInfo.query.order_by(BaseInfo.id.desc()).first().date

except:

lastscantime = "暫無掃描"

pass

if request.method == 'GET':

return render_template('console.html', bugbit=bugbit, bugtype=bugtype, counts=counts, lastscantime=lastscantime,

ports=ports, services=services, target=target)

else:

urls = request.form.get('urls')

urls = urls.split()

print(urls)

for url in urls:

redispool.hincrby('targetscan', 'waitcount', 1)

# executor.submit(SZheConsole, urls)

SZheConsole.delay(urls)

target = core.GetTargetCount()

return render_template('console.html', bugbit=bugbit, bugtype=bugtype, counts=counts, lastscantime=lastscantime,

ports=ports, services=services, target=target)

可以看到原來的處理方式是多進程處理

executor.submit(SZheConsole, urls)

將原來的處理方式代碼注釋掉后，關鍵代碼修改為

SZheConsole.delay(urls)

這樣就可以將耗時任務丟給Celery進行處理，頁面立即返回

return render_template('console.html', bugbit=bugbit, bugtype=bugtype, counts=counts, lastscantime=lastscantime,ports=ports, services=services, target=target)

接著啟動redis和Celery服務，啟動redis自不用說，Celery啟動命令為：

celery worker -A celerytask.celery -l INFO

(可以看出-A參數celery與文件名的關系

運行后的部分截圖為：

接著啟動Flask服務，在任務控制臺輸入需要掃描的網址：

新建任務后查看Celery的日志信息，可以看到運行成功，同時與使用原生線程/進程一樣，瀏覽器立即返回，異步處理成功。

后面的博客將學習使用Celery中更流行的用法，也是原生線程/進程很難做到的部分，如顯示進度條，暫停刪除任務，顯示后臺任務狀態等。

既然使用了Celery就應當把它的威力發揮到最大，以上

且聽下回 咕咕咕

參考鏈接：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的flask异步操作_Python Flask后端异步处理（三）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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