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python - Celery apply_async 将 kwargs 传递给链中的所有任务

问题描述

一个 Celery 任务队列，用于计算 (2 + 2) - 3 的结果。

@app.task()
def add(**kwargs):
    time.sleep(5)
    x, y = kwargs['add'][0], kwargs['add'][1]
    return x + y

@app.task()
def sub(**kwargs):
    time.sleep(5)
    x = args[0]
    y = kwargs['sub'][0]
    return x - y

示例任务数据 =kwargs = {'add' : (2, 2), 'sub' : (3)}
链接任务：result = (add.s() | sub.s()).apply_async(kwargs = kwargs)

根据设计，apply_async 仅将 kwargs 应用于链中的第一个任务。我需要改变什么才能达到预期的结果？

标签： pythoncelerycelery-task

解决方案

因此，从 Celery v4.4.0rc4 开始，除了将 kwargs 传递给每个任务的签名之外，没有更好的方法可以做到这一点。虽然看起来Ask Solem (Celery dev) 对功能请求是开放的。.

链应该是这样的： 

result = (add.s(job_data = job_data)| sub.s(job_data = job_data)).apply_async()

然而，由于我们的链有 10 多个任务，我不得不想出一个更简单的方法来编写这个。 

# Workflow generator
def workflow_generator(task_list, job_data):
    _tasks = tuple(getattr(task, 's')(job_data = job_data) for task in task_list)
    return chain(*_tasks).apply_async()

taskList = [add, sub]
job_data = {'add' : (2, 2), 'sub' : (3)}
result = workflow_generator(taskList, job_data)

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