以前一直写的是后台的业务系统，数据不需要直接的实时返回，经常不会有什么队列方面的需求。最近有个关于交互的演示项目需要实时返回结果，但是中间几个过程都需要大量的交互（网络通讯），因此这个时候就需要引入消息队列。相对来说，最简单的 Python 队列实现就是 Celery。

Celery 的使用比较简单，但是需要后端的数据库做消息队列存储机制，这个一直没想明白，看文档的时候想当然的以为不需要后端也行的。假如没有后端的话，很有可能会不能实现功能。

比如我有一个上传文件的要求：

r = requests.post(url, files=fh)

这个请求可能需要大量的时间实现上传，应用又有体验的原因需要实时返回结果，因此实现的方式就可以选择队列实现。更加普遍的场景还有发送邮件、短信等等的场景。

首先是编写 Celery 的 Worker 进程。这个进程是作为队列的后端处理程序存在的，我在选择后端时使用的是 Redis，主要是比较方便，amq 安装相对麻烦。有人曾经反应说 Redis 的支持并不是十分完善，但是我看文档中并未提到，因此在实际生产环境的时候注意一下这个坑，如果发现 Redis 有问题，可以果断迁移至 amq，或者直接用它做后端。

# tasks.py

from celery import Celery

redis_url = 'redis://localhost:6379/0'
app = Celery('tasks', backend=redis_url, broker=redis_url)  # Celery 第一个参数同文件名


# 新异步任务
@app.task
def upload_file(url, fh):
    r = requests.post(url, files=fh)

编写完成后就可以运行 Celery 的 Worker 进程：

celery -A tasks worker

就可以执行 Worker 进程，记得同时启动数据库：）

然后写一下前段处理模块：

from task import upload_file

result = upload_file.delay(url, fh)  # 延迟执行
print result.ready()  # 获取运行状态
print result.get(timeout=10)  # 获取运行结果