简述 Celery多任务结构目录

参考答案：

Celery 是一个 Python 的异步任务队列/作业队列，它可以让您在不同的机器或进程上执行代码。当您需要处理大量背景任务，如发送电子邮件、生成报告或定时任务时，Celery 非常有用。

Celery 的多任务结构目录通常如下：

项目目录:
- celery_task: 这是一个专门用于存放 Celery 相关代码的目录。
Celery 配置和初始化:
- celery.py: 这个文件用于初始化 Celery 应用并设置其配置。通常，它会指定 broker（消息代理，如 RabbitMQ、Redis 等）和 backend（结果存储，也通常是 Redis 或 RabbitMQ 等）。
```
	python`from celery import Celery

	app = Celery('my_project')
	app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')`
```
任务模块:
- tasks.py 或多个任务文件（如 tasks1.py, tasks2.py 等）：这些文件包含您要异步执行的任务函数。每个任务函数通常是一个简单的 Python 函数，它接受一些参数并执行某些操作。
```
	python`from celery_task.celery import app

	@app.task
	def add(x, y):
	    return x + y`
```
触发任务的文件:
- send_task.py 或其他名称：这个文件包含触发或调用任务的代码。通常，当某些事件发生时（如用户请求、数据库更改等），您会从这个文件中调用任务。
```
	python`from celery_task.tasks import add

	result = add.delay(4, 4)`
```
查看任务结果的文件:
- check_result.py 或其他名称：当您想要查看任务执行的结果时，可以从这个文件中查询。
```
	python`from celery_task.celery import app

	result = app.AsyncResult(task_id)`
```
启动和管理 Celery Worker:

为了运行任务，您需要在命令行中启动 Celery worker。这通常是通过以下命令完成的：

celery -A your_project_name worker --loglevel=info

这只是一个基础的 Celery 多任务结构目录。在实际项目中，根据您的需求和项目结构，可能会有更多的文件和目录。但上述结构为大多数 Celery 项目提供了一个良好的起点。