celery在python爬虫中定时操作实例讲解

脚本专栏 2024/11/8 佚名

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使用定时功能对于我们想要快速获取某个数据来说，是一个非常好的方法。这样我们就不用苦苦守在电脑屏幕前，只为蹲到某个想要的东西。在之前我们已经讲过time函数进行定时操作，这算是time函数的比较基础的一个用法了。其实定时功能同样可以用celery实现，具体的方法我们往下看：

爬虫由于其特殊性，可能需要定时做增量抓取，也可能需要定时做模拟登陆，以防止cookie过期，而celery恰恰就实现了定时任务的功能。在上述基础上，我们将`tasks.py`文件改成如下内容

from celery import Celery
app = Celery('add_tasks', broker='redis:''//223.129.0.190:6379/2', backend='redis:''//223.129.0.190:6379/3')
app.conf.update(
  # 配置所在时区
  CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai',
  CELERY_ENABLE_UTC=True,
  # 官网推荐消息序列化方式为json
  CELERY_ACCEPT_CONTENT=['json'],
  CELERY_TASK_SERIALIZER='json',
  CELERY_RESULT_SERIALIZER='json',
  # 配置定时任务
  CELERYBEAT_SCHEDULE={
    'my_task': {
      'task': 'tasks.add', # tasks.py模块下的add方法
      'schedule': 60,   # 每隔60运行一次
      'args': (23, 12),
    }
  }
)
@app.task
def add(x, y):
return x + y

然后先通过`ctrl+c`停掉前一个worker，因为我们代码改了，需要重启worker才会生效。我们再次以`celery -A tasks worker -l info`这个命令开启worker。

这个时候我们只是开启了worker，如果要让worker执行任务，那么还需要通过beat给它定时发送，我们再开一个命令行，切换到项目根目录，通过

celery beat -A tasks -l info

celery beat v3.1.25 (Cipater) is starting. 

__ - ... __ - _

Configuration ->
. broker -> redis://223.129.0.190:6379/2
. loader -> celery.loaders.app.AppLoader
. scheduler -> celery.beat.PersistentScheduler
. db -> celerybeat-schedule
. logfile -> [stderr]@%INFO
. maxinterval -> now (0s)
[2017-05-19 15:56:57,125: INFO/MainProcess] beat: Starting...

这样就表示定时任务已经开始运行了。

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