serializer：指定序列化的方法；
当然 app.task 还有很多不常用的参数 ， 这里就不说了 ， 有兴趣可以去查看官网或源码 ， 我们演示一下几个常用的参数：
# celery_demo/tasks/task1.py
from app import app@app.task(name="你好")
def add(x, y):
return x + y@app.task(name="我不好", bind=True)
def sub(self, x, y):
"""
如果 bind=True ， 则需要多指定一个 self
这个 self 就是对应的任务工厂
"""
# self.request 是一个 celery.task.Context 对象
# 获取它的属性字典 ， 即可拿到该任务的所有属性
print(self.request.__dict__)
return x - y其它代码不变 ， 我们重新启动 worker：
文章插图
然后创建任务发送至队列 ， 再由 worker 取出执行：
>>> from tasks.task1 import add, sub
>>> add.delay(111, 222).get()
333
>>> sub.delay(111, 222).get()
-111执行没有问题 ， 然后看看 worker 的输出：
文章插图
创建任务工厂时 ， 如果指定了 bind=True ， 那么执行任务时会将任务工厂本身作为第一个参数传过去 。任务工厂本质上就是 Task 实例对象 ， 调用它的 delay 方法即可创建任务 。
所以如果我们在 sub 内部继续调用 self.delay(11, 22) ， 会有什么后果呢？没错 ， worker 会进入无限递归 。因为执行任务的时候 ， 在任务的内部又创建了任务 ， 所以会死循环下去 。
当然 self 还有很多其它属性和方法 ， 具体有哪些可以通过 Task 这个类来查看 。这里面比较重要的是 self.request ， 它包含了某个具体任务的相关信息 ， 而且信息非常多 。
文章插图
比如当前传递的参数是什么 ， 就可以通过 self.request 拿到 。当然啦 ， self.request 是一个 Context 对象 ， 因为不同任务获取 self.request 的结果肯定是不同的 ， 但 self（任务工厂）却只有一个 ， 所以要基于 Context 进行隔离 。
我们可以通过 __dict__ 拿到 Context 对象的属性字典 ， 然后再进行操作 。
最后再来说一说 @app.task 里面的 base 参数 。
# celery_demo/tasks/task1.py
from celery import app
from app import Taskclass MyTask(Task):
"""
自定义一个类 ， 继承自celery.Task
exc: 失败时的错误的类型；
task_id: 任务的id；
args: 任务函数的位置参数；
kwargs: 任务函数的关键字参数；
einfo: 失败时的异常详细信息；
retval: 任务成功执行的返回值；
"""
def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):
"""任务失败时执行"""def on_success(self, retval, task_id, args, kwargs):
"""任务成功时执行"""
print("任务执行成功")def on_retry(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):
"""任务重试时执行"""# 使用 @app.task 的时候 ， 指定 base 即可
# 然后任务在执行的时候 ， 会触发 MyTask 里面的回调函数
@app.task(name="地灵殿", base=MyTask)
def add(x, y):
print("加法计算")
return x + y重新启动 worker ， 然后创建任务 。
文章插图
指定了 base ， 任务在执行的时候会根据执行状态的不同 ， 触发 MyTask 里面的不同方法 。
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