现在继续学习在集成的框架中如何使用celery.
在Flask中使用celery
在Flask中集成celery需要做到两点：
创建celery的实例对象的名字必须是flask应用程序app的名字,否则celery启动会失败；
celery必须能顺利加载初始化文件。
celery在flask中初始化
由于celery进程的运行和flask进程的运行是相互独立的，但是在框架中我们希望只使用一份配置文件，这样可以简化配置的工作。
from celery import Celery
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
def make_celery(app):
celery = Celery(app.import_name)
celery.conf.update(app.config)
return celery
celery = make_celery(app)
# celery的配置文件在app的setting中；
问题：上面的做法程序在初始化的时候可以完成celery的初始化，但是当使用工厂模式创建app的时候，celery的初始化变得困难；
from celery import Celery
from flask import Flask
celery = None
def make_celery(app):
celery = Celery(app.import_name)
celery.conf.update(app.config)
return celery
def create_app(config_name)
app = Flask(__name__)
config_class = config_map[config_name]
app.config.from_object(config_class)
# 初始化celery
global celery
celery = make_celery(app)
问题：由于程序初始化的时候并不能创建出app对象，所以celery启动的时候必须先在tasks中导入app对象才能完成初始化，可能导致循环导入的错误；
解决：引入Flask-Celery-Helper，帮助我们初始化celery对象；
安装Flask-Celery-Helper
pip install Flask-Celery-Helper
将所有额外的需要初始化的对象独立出来在一个单独的py模块。
# extensions.py
from flask_celery import Celery
# 创建celery的实例
celery = Celery()
# __init__.py
from extensions import celery
def create_app(config_name)
app = Flask(__name__)
config_class = config_map[config_name]
app.config.from_object(config_class)
# 对celery进行初始化操作，可以将celery的配置写在app的配置中
celery.init_app(app=app)
# tasks.py
from extensions import celery
@celery.task()
def add(x,y):
return x + y
注意
Flask-Celery-Helper官方目前只支持到python3.4，但楼主使用py3.6也没有问题；Flask-Celery-Helper不支持celery4.X的版本，否则报错，因此需要使用celery3.x的版本；
调用task方法
# app.py
from tasks import add
@app.route("/index")
def index():
"""一个测试的实例"""
print(add(3+6)) # add函数也能做普通的函数使用
add.apply_async(args=[5,7], queue=‘eegqueue‘) # 发送异步任务，指定队列
return "ok!"
启动celery
启动celery之前需要加载flask的app的配置，因此需要创建一个app对象给celery使用。
# run_celery.py
import create_app
flask_app = create_app("develop") # 创建app的同时，对celery完成了加载配置的工作
from extensions import celery # 此时的celery对象已经在上下文中完成初始化
# 找到celery实例的位置，指定worker，指定接收某个队列的消息，如果不指定则接收所有队列的消息
celery -A run_celery.celery worker -Q eegqueue --loglevel=info
参考：
https://pypi.org/project/Flask-Celery-Helper/#description