Celery 需要消息中间件来进行发送和接收消息。 RabbitMQ 和 Redis 中间人的功能比较齐全，但也支持其它的实验性的解决方案，其中包括 SQLite 进行本地开发。
Celery 可以在一台机器上运行，也可以在多台机器上运行，甚至可以跨数据中心运行。
1.版本要求 #
Celery 4.0 运行：
- Python ❨2.7,3.4,3.5❩
- PyPy ❨5.4,5.5❩
这是支持 Python2.7 的最后一个版本，从下一个版本Celery5.x开始，需要Python3.5或更高的版本。
如果您的 Python 运行环境比较老，则需要使用旧版本的Celery：
- Python 2.6：Celery 3.1 或更早版本。
- Python 2.5：Celery 3.0 或更早版本。
- Python 2.4：Celery 2.2 或更早版本。
Celery 是一个资金最少的项目，因此我们不支持 Microsoft Windows。请不要提出与该平台相关的任何问题。
2.开始 #
Celery 具有以下特点：
- 简单
Celery 上手比较简单，不需要配置文件就可以直接运行。
它拥有一个庞大的社区，您可以在社区中进行交流问题，也可以通过 IRC 频道或邮件列表进行交流。
这是一个简单的 Demo：
from celery import Celery
app = Celery('hello', broker='amqp://guest@localhost//')
@app.task
def hello():
return 'hello world'- 高可用
如果出现丢失连接或连接失败，职程（Worker）和客户端会自动重试，并且中间人通过 主/主 主/从 的方式来进行提高可用性。
- 快速
单个 Celery 进行每分钟可以处理数以百万的任务，而且延迟仅为亚毫秒（使用 RabbitMQ、 librabbitmq 在优化过后）。
- 灵活
Celery 的每个部分几乎都可以自定义扩展和单独使用，例如自定义连接池、序列化方式、压缩方式、日志记录方式、任务调度、生产者、消费者、中间人（Broker）等。
3.支持 #
- 中间人
- 结果存储
- AMQP、 Redis
- Memcached
- SQLAlchemy、Django ORM
- Apache Cassandra、Elasticsearch
- 并发
- 序列化
- pickle、json、yaml、msgpack
- zlib、bzip2 compression
- Cryptographic message signing
4.功能 #
- 监控
可以针对整个流程进行监控，内置的工具或可以实时说明当前集群的概况。更多……
- 调度
可以通过调度功能在一段时间内指定任务的执行时间 datetime，也可以根据简单每隔一段时间进行执行重复的任务，支持分钟、小时、星期几，也支持某一天或某一年的Crontab表达式。更多……
- 工作流
可以通过“canvas“进行组成工作流，其中包含分组、链接、分块等等。
简单和复杂的工作流程可以使用一组“canvas“组成，其中包含分组、链接、分块等。更多……
- 资源（内存）泄漏保护
–max-tasks-per-child 参数适用于可能会出现资源泄漏（例如：内存泄漏）的任务。更多……
- 时间和速率的限制
您可以控制每秒/分钟/小时执行任务的次数，或者任务执行的最长时间，也将这些设置为默认值，针对特定的任务或程序进行定制化配置。更多……
- 自定义组件
开发者可以定制化每一个职程（Worker）以及额外的组件。职程（Worker）是用 “bootsteps” 构建的-一个依赖关系图，可以对职程（Worker）的内部进行细粒度控制。
5.框架集成 #
Celery可以快速的集成一些常用的Web框架，详细如下：
| Web框架 | 集成包 |
| Pyramid | pyramid_celery |
| Pylons | celery-pylons |
| Flask | 不需要 |
| web2py | web2py-celery |
| Tornado | tornado-celery |
| Tryton | celery_tryton |
针对 Django ，请参考 Django 的初次使用。
集成包并不是必须安全的，但使用它们可以更加快速和方便的开发，有时它们会在 fork(2) 中添加例如数据库关闭连接的回调。