最原始的 Scrapy 项目是只能将爬虫部署到单机上，如果要实现分布式爬虫就需要手动去维护一个待抓取的列表，那么 scrapy-redis 项目就是这样一个存在。
特性：
pip install scrapy-redis
先要在 settings 中配置，具体参考官方文档，代码集成如下：
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
class MySpider(RedisSpider):
name = 'myspider'
def parse(self, response):
# do stuff
pass
VMware Workstation 12 虚拟机，适用于 RHEL/CentOS 7, Fedora 20-24, Debian 7-9, Ubuntu 16.04-14.14 and Linux Mint 17-18.
更新
apt-get update && apt-get upgrade # On Debian Systems
下载
wget ‘http://www.vmware.com/go/tryworkstation-linux-64’
执行权限
chmod +x VMware-Workstation-Full-12.5.5-5234757.x86_64.bundle
执行安装
./VMware-Workstation-Full-12.5.5-5234757.x86_64.bundle
启动之后，如果没有自动找到 gcc ，需要手动指定 gcc 版本， gcc-4.8 版本，在 /usr/bin/ 目录下。
这一步只要有系统镜像，一步步安装是很快的。省略。
在 VM 菜单下， Setting 中 Option 可以添加宿主机的共享文件夹。
在学习 Flask 时接触 flask-rq2，然后知道了 python-rq 因为之前使用过 Celery ，所以对 python-rq 倒也没有多大的困惑。因为 python-rq 只依赖于 redis，相较于 Celery 轻量很多，如果在 Flask 中不需要非常繁重的后台任务队列（比如只有发送注册邮件任务）可以考虑使用 python-rq，毕竟有 flask-rq2 为 Flask 度身定做，结合 Flask 要比 Celery 容易很多。
RQ (Redis Queue) is a simple Python library for queueing jobs and processing them in the background with workers. It is backed by Redis and it is designed to have a low barrier to entry. It can be integrated in your web stack easily.
官方的介绍也非常清晰，RQ 是一个用于后台任务的简单的 Python library。他使用 Redis 作为后台，他的设计目标就是降低入门门槛。他可以被轻松的整合到 Web 应用中。在项目的历史中，也不避讳的直言该项目受到 Celery，Resque 和 Flask snippet 中设计精美的部分的启发，然后作为一个轻量的任务队列框架而设计。
python-rq 的内容就不多介绍，感兴趣可以去官网 直接了解，非常简单。不过有几点需要注意。作为一个任务队列基本都要完成几个步骤
def count_words_at_url(url): passrq workerq = Queue(connection=redis_conn); q.enqueue(count_words_at_url, 'http://nvie.com')但其实本文想要介绍的是 Flask-RQ2
安装
pip install Flask-RQ2
快速整合 Flask 参考 doc
第一步定义任务
from flask_rq2 import RQ
rq = RQ()
@rq.job
def add(x, y):
return x + y
第二步启动 worker
flask rq worker
第三步提交到任务队列
job = add.queue(1, 2)
job2 = add.queue(3, 4, queue='high', timeout=60 * 2)
定时任务相关
@rq.job
def add(x, y):
return x + y
# queue job in 60 seconds
add.schedule(timedelta(seconds=60), 1, 2)
# queue job at a certain datetime (UTC!)
add.schedule(datetime(2016, 12, 31, 23, 59, 59), 1, 2)
# queue job in 14 days and then repeat once 14 days later
add.schedule(timedelta(days=14), 1, 2, repeat=1)
# queue job in 12 hours with a different queue
add.schedule(timedelta(hours=12), 1, 2, queue='high', timeout=60 * 2)
# queue job every day at noon (UTC!)
add.cron('0 0 12 * * ?', 'add-one-two', 1, 2)
# queue job every minute with a different queue
add.cron('* * * * *', 'add-one-two', 1, 2, queue='high', timeout=55)
不过在使用的过程中启动 flask rq worker 时遇到一个 bug
redis.exceptions.ResponseError: Command # 7 (EXPIRE rq:worker:ev.22880 None) of pipeline caused error: value is not an integer or out of range
类似这样的 bug 似乎是因为新版本原因造成的，我降级为 rq==0.10.0 就好了。
一句话总结，RQ 的设计目标是简洁，而 Celery 是更加健壮完善。
| 区别 | RQ | Celery | 总结 |
|---|---|---|---|
| 文档 | RQ doc 非常简洁易懂 | Celery 文档虽然复杂，但是也很清晰，Celery 有非常多的选项 | 都很好 |
| 监控 | RQ Dashboard | Celery Flower 两者都非常容易部署，能满足 90 % 的需求 | 很好 |
| Broker support | RQ only supports Redis | Celery 能够支持很多 Redis，RabbitMQ 等等，如果要确保任务执行，Celery 可能是更好的选择 | Celery 优势 |
| 优先队列 | RQ 的设计简洁高效，worker 可以从不同的队列中 消费 | Celery 需要不同的 worker 从不同的队列中消费 | 都有方法轻松实现 |
| 系统支持 | RQ 仅仅支持有 fork 操作的系统（Unix） |
Celery 不限 | Celery 获胜 |
| 语言支持 | RQ 仅仅支持 Python | Celery 允许从一个语言发送任务到另外的语言 | Celery 更胜一筹 |
| API | RQ API simple | Celery API 非常灵活 multiple result backends, nice config format, workflow canvas support，支持很多特性，同样带来的是配置的复杂 | Celery 更胜一筹 |
| 子任务支持 | RQ 不支持 | 支持从任务中创建新任务 | Celery 赞 |
| Community and Stability | 活跃 | 活跃 | 两个项目都是活跃开发状态 |
tcpdump 是一个运行在命令行下的抓包工具，如果想知道网络中有什么在流通，那么 tcpdump 就是一个很好的工具。它允许用户拦截和显示发送或收到过程中网络连接到该计算机的 TCP/IP 和其他数据包。tcpdump 适用于大多数的类 Unix 系统操作系统（如 linux,BSD 等）。类 Unix 系统的 tcpdump 需要使用 libpcap 这个捕捉数据的库就像 Windows 下的 WinPcap。
tcpdump 可以识别的协议有：
不带任何参数运行：
tcpdump
过滤端口
tcpdump -i eth1 port 25
网络过滤
tcpdump -i eth1 net 192.168
tcpdump 可以识别很多数据包，可以使用 tcpdump 的过滤来过滤，比如只输出 TCP 数据包：
tcpdump tcp
再比如想要过滤 udp 或者 80 端口的 TCP 包：
tcpdump udp or port 80
tcpdump -i eth1 host 192.168.1.1
已经有上面这些例子，就能看到 tcp, udp 这些都是过滤的表达式。tcpdump 有一些比较重要的过滤表达式：
上面的例子中有一个 or，表示或，tcpdump 支持很多运算符
更多的运算符可以参考手册。
Tshark 是 wireshark 的命令行版本，类似于 tcpdump，可以用于网络抓包，封包解析等。
抓取指定设备的网络包
tshark -i eth0
抓取目的端口 80 的包
tshark tcp dst port 80
Scrapy 是纯 Python 实现的爬虫框架（scraping and crawling framework），可以非常轻松地提取网页结构信息。最初设计时 Scrapy 仅仅作为网页抓取工具，但因其功能强大，配置简单，逐渐的被扩大使用范围，也经常被用于以下方面：
因为网上的教程已经非常详细了，这里就重点记录解决的几个问题。
一般 Ubuntu/Linux Mint 都会预装，查看一下即可
python -V
Python 2.7.12
如果没有安装 Python，可以使用之前推荐的 pyenv 来安装。下面的步骤也同样可以放到 pyenv 中执行。
在开发目录中虚拟化 python 环境，避免和系统依赖冲突
sudo pip install virtualenv
source ./bin/active # 开启
# 此后再使用 pip install 时会安装在独立的目录下
具体用法可参考官网
sudo apt-get install libxml2-dev libxslt1-dev python-dev
pip install scrapy
安装完成之后使用如下命令生成初始项目
scrapy startproject demo
初始目录结构如下：
$ tree demo
demo
├── demo
│ ├── __init__.py
│ ├── items.py
│ ├── middlewares.py
│ ├── pipelines.py
│ ├── settings.py
│ └── spiders
│ └── __init__.py
└── scrapy.cfg
2 directories, 7 files
文件说明：
进入目录
cd demo
scrapy genspider example example.com # 使用该命令安装模板生成 Spider
更详细的入门见官网：https://doc.scrapy.org/en/latest/intro/tutorial.html
Scrapy 使用了 Twisted 异步网络库来处理网络，可以对网站页面进行大量非阻塞的异步请求，能够对目标网站按照网站结构的层级次序逐级向下采集，并可以在已采集到的页面中提取其他符合要求的目标网页地址资源，从而实现从单个或多个入口进入，对目标网站进行全面扫描并获取所需的数据。结构如下：
Scrapy 的核心组件：
引擎（Scrapy Engine） 用来处理整个系统的数据流，触发事务（框架核心），负责控制和调度各个组件
调度器（Scheduler） 用来接受引擎发过来的请求，压入队列中，并在引擎再次请求的时候返回，如：要抓取的链接（URL）的优先队列，由它来决定下一个要抓取的 URL 是什么，并进行去重。
下载器（Downloader） 下载器负责对目标页面发出请求并获取页面反馈的数据，之后传递给 Scrapy 引擎，最终传递给爬虫进行数据提取。
爬虫（Spider） 爬虫是 Scrapy 的用户自行编写的一段数据提取程序，针对下载器返回的数据结构进行分析（一般为 HTML），并提取出其中的结构化数据，并可以指定其他需要跟进的 URL 和处理方法。每个爬虫负责处理一个或多个特定的网站。
项目管道（Pipline） 负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体（Item）、验证实体的有效性、清除垃圾信息。当页面被爬虫解析后，解析后内容将会发送到项目管理通道，经过几个特定的次序处理。
数据 (Item) Item 是爬虫针对网页数据做解析后返回的数据，需要在使用之前预先定义好 Item 的数据结构，爬虫的解析程序负责将提取到的数据填充到 Item 中，并将 Item 返回，传递给数据管道进行后续处理。
下载器中间件（Downloader Middlewares） 位于 Scrapy 引擎和下载器之间的框架，主要是处理 Scrapy 引擎和下载器之间的请求与响应。
爬虫中间件（Spider Middlewares） 介于 Scrapy 引擎和 Spider 之间的框架，处理爬虫的响应输入和请求输出。
调度中间件（Scheduler Middlewares） 介于 Scrapy 引擎和调度之间的中间件，从 Scrapy 引擎发送到调度的请求和响应。
图解见官网：https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/architecture.html
在 scrapy 中有实现的 ImagesPipeline ， 默认即可下载大量的图片，如果想要实现自己的下载图片 Pipeline，并且自定义输出图片的文件的名字，可以重写 file_path() 方法。
import scrapy
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
class ImagePipeline(ImagesPipeline):
default_headers = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36'
}
# 对各个图片 URL 返回一个 Request
def get_media_requests(self, item, info):
try:
for image_url in item['image_urls']:
f = image_url.split('.')[-1]
yield scrapy.Request(image_url, meta={'image_name': item['image_name'], 'format': f}, headers=self.default_headers)
except Exception as error:
print error
# 当一个单独项目中的所有图片请求完成时 (success, image_info_or_failure)
def item_completed(self, results, item, info):
image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]
if not image_paths:
# raise DropItem("Item contains no images")
print "Image path no exist"
return item
# Override the convert_image method to disable image conversion
# scrapy convert image to jpg 重写此方法，可以下载自定的图片格式，不过可能需要特殊处理格式
# def convert_image(self, image, size=None):
# buf = StringIO()
# try:
# image.save(buf, image.format)
# except Exception, ex:
# raise ImageException("Cannot process image. Error: %s" % ex)
#
# return image, buf
# 默认情况下，使用 ImagePipeline 组件下载图片的时候，图片名称是以图片 URL 的 SHA1 值进行保存的。
# scrapy 0.12 可以覆盖 image_key 方法，在此后版本中 使用 file_path 来自定义下载图片名称
# def image_key(self, url):
# image_guid = hashlib.sha1(url).hexdigest()
# return 'full/%s.jpg' % (image_guid)
# http://stackoverflow.com/questions/6194041/scrapy-image-download-how-to-use-custom-filename/22263951#22263951
def file_path(self, request, response=None, info=None):
name = request.meta['image_name']
f = request.meta['format']
return 'full/%s.jpg' % name
middlewares 是 Scrapy 在请求时中间必须经过的步骤，在 settings 中有设置 DOWNLOADER_MIDDLEWARES 。
import random
from scrapy.downloadermiddlewares.useragent import UserAgentMiddleware
from scrapy.conf import settings
class RandomUserAgentMiddleware(UserAgentMiddleware):
def __init__(self, user_agent=''):
self.user_agent = user_agent
# 每一请求都会走这个函数，在这里随机挑选 UA
def process_request(self, request, spider):
ua = random.choice(settings.get('USER_AGENT_LIST'))
if ua:
print "******Current UserAgent: %s **************" % ua
request.headers.setdefault("User-Agent", ua)
class ProxyMiddleware(object):
def process_request(self, request, spider):
request.meta['proxy'] = random.choice(settings.get('HTTP_PROXY_LIST'))
Item 在 Spider 中构造之后会被传送到 Pipeline 中，按照一定的顺序执行。一般情况下 pipeline 会做一些数据处理或存储的事情，一般写数据库操作都放到 Pipeline 中。
当一个 Item 要被多个 pipeline 处理时，需要定义：
ITEM_PIPELINES = {
'imdb.pipelines.MoviePipeline': 300,
'imdb.image_pipeline.ImagePipeline': 300
}
此时，Item 就会被两个 pipeline 处理，如果某个 pipeline 处理某一类事件，比如上述例子中， MoviePipeline 处理数据的存储，而 ImagePipeline 处理图片的下载。
记录一下使用过程，留备以后使用。
pyenv 是 Python 版本管理工具。 pyenv 可以改变全局的 Python 版本，在系统中安装多个版本的 Python， 设置目录级别的 Python 版本，还能创建和管理 virtual python environments 。所有的设置都是用户级别的操作，不需要 sudo 命令。
pyenv 的一个典型使用场景就是，比如一个老项目需要使用 Python 2.x ，而另一个新项目需要 Python 3.x 。而 virtualenv 主要是用来管理相同版本 Python 不同项目的包的依赖不同的问题，就无法解决这个问题，这个时候就需要 pyenv。
pyenv 通过修改系统环境变量来实现不同 Python 版本的切换。而 virtualenv 通过将 Python 包安装到一个目录来作为 Python 包虚拟环境，通过切换目录来实现不同包环境间的切换。
pyenv 实现的精髓之处在于，它并没有使用将不同的 $PATH 植入不同的 shell 这种高耦合的工作方式，而是简单地在 $PATH 的最前面插入了一个垫片路径（shims）：~/.pyenv/shims:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin。所有对 Python 可执行文件的查找都会首先被这个 shims 路径截获，从而使后方的系统路径失效。
不同系统请参考 Common build problems，安装必须的工具。
根据官网的 安装说明 或者 自动安装 。如果使用 Mac 直接使用 Homebrew。安装成功后记得在 .bashrc 或者 .bash_profile 中添加三行来开启自动补全。
export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
根据自己的环境配置。
保证系统有 git ，否则需要新安装 git。
pyenv 提供了自动安装的工具，执行命令安装即可：1
或者：
curl -L https://raw.githubusercontent.com/yyuu/pyenv-installer/master/bin/pyenv-installer | bash
这里需要特别提醒一句，不要在任何网站上复制粘贴命令到你的终端，除非你明确的知道你在做什么，如果你要检视这里的脚本可以先将脚本下载到本地，然后检查源码后执行安装，或者你可以使用后文提到的源码安装。
执行安装后提供了如下工具：
pyenv: pyenv 工具自身pyenv-virtualenv: pyenv 的插件可以用来管理 vierual environmentspyenv-update: 用来更新 pyenv 的插件pyenv-doctor: 验证 pyenv 和依赖是否安装的插件pyenv-which-ext: 用来寻找相同命令的插件pyenv 会从源代码编译 Python，所以需要安装必须的编译工具，安装 build 工具：
Debian/Ubuntu/Linux Mint:
sudo apt-get install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \
libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev \
libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev liblzma-dev python-openssl
Fedora/CentOS/RHEL:
sudo yum install zlib-devel bzip2 bzip2-devel readline-devel sqlite \
sqlite-devel openssl-devel xz xz-devel libffi-devel
MacOS:
brew install openssl readline sqlite3 xz zlib
如果想要更加详细的了解安装过程，可以使用手动安装。直接 clone pyenv 项目到 HOME 根目录。2 建议路径为：$HOME/.pyenv
然后将如下内容复制到 bashrc:
export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
reload bashrc:
source ~/.bashrc
这里的 shell 配置文件（~/.bash_profile）需要按照不同 Linux 作修改，如果使用 Zsh 则需要相应的配置 ~/.zshrc
在使用 pyenv 之后使用 pip 安装的第三方模块会自动安装到当前使用 python 版本下，不会和系统模块产生冲突。使用 pip 安装模块之后，如果没有生效，记得使用 pyenv rehash 来更新 shims 路径。
使用 pyenv commands 显示所有可用命令
就如上文所说，pyenv 从源码安装 Python, 每一个安装的版本都会在 pyenv 根目录的 versions 目录下。
pyenv install 2.7.3 # 安装 python
安装后可以检视：
ls ~/.pyenv/versions/
从本机卸载对应版本的 Python 也特别简单：
pyenv uninstall 2.7.3 # 卸载 python
或者直接删除掉 ~/.pyenv/versions/2.7.3 对应的目录也可以。
rm -rf ~/.pyenv/versions/2.7.3
使用如下命令查看本机安装版本
pyenv versions
星号表示当前正在使用的 Python 版本。使用 python -V 确认版本。
使用如下命令查看可安装版本
pyenv install -l
用这些命令可以切换全局或者项目中的 Python 版本：
pyenv global 2.7.3 # 设置全局的 Python 版本，通过将版本号写入 ~/.pyenv/version 文件的方式。
pyenv local 2.7.3 # 设置 Python 本地版本，通过将版本号写入当前目录下的 .python-version 文件的方式。通过这种方式设置的 Python 版本优先级较 global 高。
需同在寻找 python 的时候优先级
shell > local > global
pyenv 会从当前目录开始向上逐级查找 .python-version 文件，直到根目录为止。若找不到，就用 global 版本。
pyenv shell 2.7.3 # 设置面向 shell 的 Python 版本，通过设置当前 shell 的 PYENV_VERSION 环境变量的方式。这个版本的优先级比 local 和 global 都要高。`--unset` 参数可以用于取消当前 shell 设定的版本。
pyenv shell --unset
pyenv rehash # 创建垫片路径（为所有已安装的可执行文件创建 shims，如：~/.pyenv/versions/*/bin/*，因此，每当你增删了 Python 版本或带有可执行文件的包（如 pip）以后，都应该执行一次本命令）
pyenv 插件：pyenv-virtualenv
使用自动安装 pyenv 后，它会自动安装部分插件，通过 pyenv-virtualenv 插件可以很好的和 virtualenv 结合：
cd ~/.pyenv/plugins
ll
total 24K
drwxr-xr-x 4 einverne einverne 4.0K Apr 22 10:55 pyenv-doctor
drwxr-xr-x 5 einverne einverne 4.0K Apr 22 10:55 pyenv-installer
drwxr-xr-x 4 einverne einverne 4.0K Apr 22 10:55 pyenv-update
drwxr-xr-x 7 einverne einverne 4.0K Apr 22 10:55 pyenv-virtualenv
drwxr-xr-x 4 einverne einverne 4.0K Apr 22 10:55 pyenv-which-ext
drwxr-xr-x 5 einverne einverne 4.0K Apr 22 10:54 python-build
pyenv virtualenv 2.7.15 env-name
若不指定 python 版本，会默认使用当前环境 python 版本。如果指定 Python 版本，则一定要是已经安装过的版本，否则会出错。环境的真实目录位于 ~/.pyenv/versions 下
pyenv virtualenvs
pyenv activate env-name # 激活虚拟环境
pyenv deactivate #退出虚拟环境，回到系统环境
pyenv uninstall env-name
rm -rf ~/.pyenv/versions/env-name # 或者删除其真实目录
使用 pyenv 来管理 python，使用 pyenv-virtualenv 插件来管理多版本 python 包。此时，还需注意，当我们将项目运行的 env 环境部署到生产环境时，由于我们的 python 包是依赖 python 的，需要注意生产环境的 python 版本问题。
$ pyenv commands
activate
commands
completions
deactivate
doctor
exec
global
help
hooks
init
install
installer
local
offline-installer
prefix
rehash
root
shell
shims
uninstall
update # 更新 pyenv 及插件
version
--version
version-file
version-file-read
version-file-write
version-name
version-origin
versions
virtualenv
virtualenv-delete
virtualenv-init
virtualenv-prefix
virtualenvs
whence
which
PyCharm 中可以非常方便的切换 Python 环境非常方便。但是因为个人原因 Java 和 Python 同时用的概率比较高，所以一直使用 Intellij IDEA 安装了 Python 插件。PyCharm 是为 Python 单独开发，所以如果不需要在语言之间切换用 PyCharm 还是比较方便的。
因为国内网络环境，如果在局域网内下载 pip 慢，可以尝试使用 aliyun 提供的镜像，创建 vim ~/.pip/pip.conf ，然后填入：
[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
不仅 Python 有 pyenv 可以用来管理 Python 的不同版本，Java，Ruby 也都有相对应的工具。
比如说 Java 的 jenv, Ruby 有 rbenv，它们命令的用法也都和 pyenv 相差不多，基本上用了 pyenv，其他几个命令的使用也都水到渠成了。
https://github.com/pyenv/pyenv-installer
| curl https://pyenv.run | bash |
https://github.com/pyenv/pyenv#basic-github-checkout
cd ~ git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git .pyenv ↩
Redis 是典型的 KV 数据库，通常所说的 Redis 数据结构指的是 Value 的数据结构，常用的数据结构有 String, Hash, List, Set, Sorted Set. 前三种类型不用多讲，几乎每种语言都存在，后两种 set 是单纯的集合， Sorted Set 是有序集合，在集合内可以根据 score 进行排序。Redis 的命令不区分大小写，但通常情况下使用大写以示区分。
几个常用网址：
对 Redis 键的命名格式并没有强制性的要求，不过一般约定为，”对象类型：对象 ID：对象属性“，比如使用 user:1:friends 表示 id 为 1 的用户的好友列表。为了方便后期维护，键的命名一定要有意义。
redis-cli 是 Redis 自带的命令行工具（类似于 MySQL 的 mysql 命令）, 直接在命令行终端与 redis server 执行所有命令和返回响应。下面所有命令都可以在 cli 交互式命令行中执行。
redis-cli 命令行自带一些参数，可以使用 redis-cli --help 查看。
通常 -p 参数指定端口， -a 参数指定密码， -h 指定 hostname。
--stat 参数打印状态
如果本地没有安装 Redis，可以通过在线模拟尝试 Try Redis。
关闭连接
quit
简单密码认证
auth
帮助
help
将数据同步到磁盘
save
将数据异步保存到磁盘
bgsave
返回上次成功将数据保存到磁盘的 Unix 时间戳
lastsave
将数据同步保存到磁盘，然后关闭服务
shutdown
获取符合规则的键名列表
KEYS pattern
pattern 支持 glob 风格的通配符格式。
可以使用 EXISTS 命令来判断一个键是否存在
EXISTS key
使用 TYPE 键的数据类型
TYPE key
默认使用 cli 命令登录之后是 redis 的 0 数据库，可以使用 select 命令来切换数据库
SELECT 1
将 key 从一个数据库移动到另外一个数据库可以使用 move 命令
MOVE key <db index>
从所有 key 中随机选择一个 key
RANDOMKEY
重命名 key
RENAME key new_key
字符串类型，最大容量 512MB，字符串类型可以包含任何数据，图片的二进制，或者序列化的对象。
| 命令 | 行为 |
|---|---|
| GET | 获取存储在键中的值 |
| SET | 给 KEY 设置值 |
| DEL | 删除存储在 KEY 中的值，该命令可以用于所有类型 |
将 value 关联到 key，如果 key 有值， SET 命令覆盖。对于某个原本带有生存时间（TTL）的键来说， 当 SET 命令成功在这个键上执行时， 这个键原有的 TTL 将被清除。
SET key value
GET key
使用 SETNX (set not exists) 可以实现如果 key 存在时不做任何操作
SETNX key value # 如果 key 存在，则返回 0，如果设置成功返回 1
可以使用 SETEX 来针对 key 设置过期时间，以秒为单位
SETEX key seconds value
让当前键值递增，操作键不存在时默认为 0，当键不是整数时，报错。对不存在的 key ，则设置 key 为 1
INCR key
通过 increment 参数来在 key 的基础上加上一个增量。
INCRBY key increment
递减数值，对于不存在的 key，设置为 -1
DECR key
递减一个量，DECRBY 为了增加可读性，完全可以使用 INCRBY 一个负值来实现同样的效果
DECRBY key decrement
增加指定浮点数
INCRBYFLOAT key increment
如果 key 已经存在，并且 value 是一个字符串，那么 APPEND 将 value 追加到末尾
APPEND key value
返回 key 所存储的字符串长度
STRLEN key
获取多个值
MGET key [key ...]
设置多个 key value, 一次性设置多个值，返回 0 表示没有值被覆盖
MSET key value [key value ...]
SETRANGE key offset value # 用 value 值覆盖给定 key 从 offset 开始所存储的字符串
MSETNX key value key value # 一次性设置多个值， SETNX 的 multi 版本
GETSET key # 设置 key 的值，并返回 key 的旧值
GETRANGE key start end # 截取 start 和 end 偏移量的字符串
通过 HSET 建立的键是散列类型，用过 SET 命令建立的是字符串类型。散列或者哈希非常适合存储对象，添加和删除操作复杂度平均 O（1）.
| 命令 | 行为 |
|---|---|
| HSET | 给散列起给定的键值名 |
| HGET | 获取给定散列值 |
| HGETALL | 获取散列包含的所有键值对 |
| HDEL | 如果给定键存在，则移除该键 |
将哈希表 key 中的域 field 的值设为 value 。
如果 key 不存在，一个新的哈希表被创建并进行 HSET 操作。
如果域 field 已经存在于哈希表中，旧值将被覆盖。
HSET key field value
HGET key field
HMSET key field value [field value ...]
HMGET key field [field ...]
当字段不存在时赋值
HSETNX key field value
获取所有域和值
HGETALL key
查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。
HEXISTS key field
增加数字，返回增值后的字段值
HINCRBY key field increment
删除一个或者多个字段，返回被删除的字段个数
HDEL key field [field ...]
获取指定 hash 的 field 数量
HKEYS key
获取指定 hash 的 values
HVALS key
有序的字符串列表，向列表两端添加元素，或者获取列表的某一个片段。列表类型内部使用双向链表，向列表两端添加元素时间复杂度 O(1)
| 命令 | 行为 |
|---|---|
| LPUSH | 给定值加入列表左端 |
| RPUSH | 给定值加入列表右端 |
| LRANGE | 获取列表给定范围的所有值 |
| LINDEX | 获取列表在给定位置上的单个元素 |
| LPOP | 从列表左端弹出一个值，并返回被弹出的值 |
LPUSH 用来向列表左边增加元素，返回值表示增加元素后列表的长度，RPUSH 同理
LPUSH key value [value ...]
RPUSH key value [value... ]
从左边右边弹出元素
LPOP key
RPOP key
获取列表中元素的个数
LLEN key
获取列表中某一个片段
LRANGE key start stop
删除列表中指定的值
LREM key count value
获取设置指定索引的元素值
LINDEX key index
删除指定索引范围之外的所有元素。
LTRIM key start end
向列表中插入元素，将值 value 插入到列表 key 当中，位于值 pivot 之前或之后。
LINSERT key BEFORE | AFTER pivot value
先执行 RPOP 命令再执行 LPUSH 命令
RPOPLPUSH source destination
set 是集合，和数学中的集合概念相似。 Redis 的 set 是 String 类型的无序集合，set 元素最大可包含 2 的 32 次方个元素。
向集合中增加一个或者多个元素，如果不存在则创建，如果存在则忽略。SREM 用来从集合中删除一个或者多个元素，并返回删除成功的个数
命令详解，将给定元素添加到集合
SADD key member [member ...]
如果给定的元素存在于集合中，移除该元素
SREM key member [member ...]
随机返回并删除一个元素
SPOP key
随机返回一个元素，但是不删除， Redis 2.6 版本之后接受可选 count 参数。
SRANDMEMBER key [count]
返回集合中的所有元素
SMEMBERS key
判断元素是否在集合中
SISMEMBER key member
集合差集 A-B
SDIFF key [key ...]
集合交集运算 A 交 B
SINTER key [key ..]
集合并集 A 并 B
SUNION key [key...]
获得集合中的元素个数
SCARD key
将结果保存到 destination 键中
SDIFFSTORE destination key [key ...]
SINTERSTORE destination key [key ...]
SUNIONSTORE destination key [key...]
在集合的基础上加上了排序，有序集合的键被称为成员 member，每个成员都是不同的，有序集合的值称为分值 score，分值必须为浮点数。
有序集合中加入一个元素和该元素的分数，如果元素存在则用新的分数替换
ZADD key score member [score member ...]
获得元素分数
ZSCORE key member
获取排名在某个范围的元素列表，按照元素分数从小到大顺序返回索引从 start 到 stop 之间的所有元素，包括两端。可选参数可返回元素分数。但 stop 为 -1 时返回全部。
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
按 score 从大到小
ZREVRANGE key start stop
元素分数从小到大顺序返回元素分数在 min 和 max 之间的元素
ZRANGEBYSCORE key min max
增加某个元素分数，返回值为更改过后的分数
ZINCRBY key increment member
获取集合中元素的数量，返回 integer 数量
ZCARD key
获得指定分数范围内的元素个数，返回个数
ZCOUNT key min max
删除一个或者多个元素，返回成功删除的元素数量
ZREM key member [member ...]
按照排名范围删除元素，元素分数从小到大顺序（索引 0 表示最小值），删除指定排名范围内的所有元素，并返回删除的数量
ZREMRANGEBYRANK key start stop
按照分数范围删除元素，删除指定分数范围内的所有元素，返回删除元素的数量
ZREMRANGEBYSCORE key min max
获得元素的排名，从小到大顺序，分数最小排名为 0。
ZRANK key member
获取元素的排名，从大到小
ZREVRANK key member
计算多个有序集合的交集，并将结果存储在 destination 键中，同样以有序集合存储，返回 destination 键中的元素个数
ZINTERSTORE destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] [AGGREGATE SUM | MIN | MAX]
AGGREGATE 是 SUM 时（默认值）， destination 键中元素的分数是每个参与计算的集合中该元素分数的和。
其他情况同理，MIN 为最小值，MAX 为最大值
Redis 中事务 transaction 是一组命令的集合。事务同命令一样都是 Redis 的最小执行单位。
MULTI
SADD ”user:1:following" 2
SADD "user:2:followers" 1
EXEC
事务中 WATCH 命令，监控一个或者多个键，一旦其中一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行，监控持续到 EXEC 命令
使用 DISCARD 命令来取消事务，DISCARD 命令来清空事务命令队列并退出事务上下文，回滚。
关系型数据库一般需要额外设置一个字段“到期时间”，然后定期删除，而在 Redis 中可使用 EXPIRE 命令设置一个键的过期时间，到时间后 Redis 会自动删除它。
EXPIRE key seconds
返回 1 表示成功，0 为键不存在或者设置失效。 EXPIRE 命令参数必须为整数，最小单位为 1 秒，如果想要更加精确的控制过期时间可以使用 PEXPIRE 命令，单位为毫秒，也可以使用 PTTL 来以毫秒为单位返回剩余时间。
TTL key
TTL 命令查看键多久时间被删除，当键不存在时返回 -2，当键不过期时返回 -1
PERSIST key
取消键的过期时间，成功清除返回 1，否则返回 0
SORT 命令对列表类型，集合类型和有序集合类型键进行排序，可以完成关系型数据库中连接查询类似的任务。
SORT 命令时
Redis 支持的客户端
https://redis.io/clients
[[Java Redis 客户端 Jedis]]
Redis (Remote Dictionary Server) 是由 Salvatore Sanfilippo（antirez） 开发的开源数据库，基于内存的 Key-Value 类型的 NoSQL 。目前在 DB Engines Ranking K-V 数据库中排行第一 1。
Redis 是 REmote DIctionary Server 远程字典服务的缩写，他以字典结构存储数据，并允许其他应用通过 TCP 协议来读写字典中的内容。
Redis 支持很多的特性：
Redis Cluster 常用 5 种数据结构 (String, Lists, Sets, Sorted Set, Hash) 以单进程方式处理请求，数据持久化和网络 Socket IO 等工作是异步进程。
在 Debian/Ubuntu/Linux Mint 下直接安装即可，但是 redis 对内核有要求，如果安装失败的时候， -uname -a 看一下自己的内核，如果版本太低就升级一下。
sudo apt-get install redis-server
安装成功之后就可以使用
sudo service redis-server status # 查看当前状态
sudo service redis-server stop/start # 等等来控制 redis-server 的状态
最方便最快捷的安装方式，如果使用 docker 也可以使用 docker 中官方的源。
官网下载 https://redis.io/download
下载最新的稳定版 Redis，可以从 http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz 获取最新稳定版
curl -O http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
解压 tag.gz
tar xzvf redis-stable.tar.gz
进入解压后目录
cd redis-stable
编译和安装，运行 make 命令
make
当二进制文件编译完成之后，运行 test 确保一切都正确
make test
当所有测试跑通过之后安装到系统
sudo make install
运行 test 的时候报了一个错误：
*** [err]: Test replication partial resync: ok psync (diskless: yes, reconnect: 1) in tests/integration/replication-psync.tcl
参考该 issue 使用单核运行 test
taskset -c 1 sudo make test
在 etc 目录下新建 redis 配置文件目录
sudo mkdir /etc/redis
将默认配置文件拷贝到配置目录
sudo cp redis.conf /etc/redis
编辑配置文件
sudo vim /etc/redis/redis.conf
修改 supervised 为 systemd
# If you run Redis from upstart or systemd, Redis can interact with your
# supervision tree. Options:
# supervised no - no supervision interaction
# supervised upstart - signal upstart by putting Redis into SIGSTOP mode
# supervised systemd - signal systemd by writing READY=1 to $NOTIFY_SOCKET
# supervised auto - detect upstart or systemd method based on
# UPSTART_JOB or NOTIFY_SOCKET environment variables
# Note: these supervision methods only signal "process is ready."
# They do not enable continuous liveness pings back to your supervisor.
supervised systemd
接下来，寻找 dir 配置， 该参数制定 Redis 存储数据的目录，需要一个 Redis 有写权限的位置，使用 /var/lib/redis.
# The working directory.
#
# The DB will be written inside this directory, with the filename specified
# above using the 'dbfilename' configuration directive.
#
# The Append Only File will also be created inside this directory.
#
# Note that you must specify a directory here, not a file name.
dir /var/lib/redis
修改完毕，保存关闭。
创建 redis.service 文件
sudo vim /etc/systemd/system/redis.service
[Unit] 单元中提供描述，和启动需要在网络可用之后。[Service] 中定义服务的具体动作，自定义用户 redis，以及 redis-server 的地址。
[Unit]
Description=Redis In-Memory Data Store
After=network.target
[Service]
User=redis
Group=redis
ExecStart=/usr/local/bin/redis-server /etc/redis/redis.conf
ExecStop=/usr/local/bin/redis-cli shutdown
Restart=always
[Install]
WantedBy=multi-user.target
创建用户，组
sudo adduser --system --group --no-create-home redis
创建文件夹
sudo mkdir /var/lib/redis
给予权限
sudo chown redis:redis /var/lib/redis
修改权限，普通用户无法访问
sudo chmod 770 /var/lib/redis
启动
sudo systemctl start redis
查看状态
sudo systemctl status redis
显示
sudo service redis status
● redis.service - Redis In-Memory Data Store
Loaded: loaded (/etc/systemd/system/redis.service; disabled; vendor preset: enabled)
Active: active (running) since Sat 2017-04-22 18:59:56 CST; 2s ago
Main PID: 28750 (redis-server)
CGroup: /system.slice/redis.service
└─28750 /usr/local/bin/redis-server 127.0.0.1:6379
Apr 22 18:59:56 ev redis-server[28750]: `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-'
Apr 22 18:59:56 ev redis-server[28750]: `-._ `-.__.-' _.-'
Apr 22 18:59:56 ev redis-server[28750]: `-._ _.-'
Apr 22 18:59:56 ev redis-server[28750]: `-.__.-'
Apr 22 18:59:56 ev redis-server[28750]: 28750:M 22 Apr 18:59:56.445 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower valu
Apr 22 18:59:56 ev redis-server[28750]: 28750:M 22 Apr 18:59:56.445 # Server started, Redis version 3.2.8
Apr 22 18:59:56 ev redis-server[28750]: 28750:M 22 Apr 18:59:56.445 # WARNING overcommit_memory is set to 0! Background save may fail under low memory condition. To fix this issue add 'vm.ov
Apr 22 18:59:56 ev redis-server[28750]: 28750:M 22 Apr 18:59:56.445 # WARNING you have Transparent Huge Pages (THP) support enabled in your kernel. This will create latency and memory usage
Apr 22 18:59:56 ev redis-server[28750]: 28750:M 22 Apr 18:59:56.445 * DB loaded from disk: 0.000 seconds
Apr 22 18:59:56 ev redis-server[28750]: 28750:M 22 Apr 18:59:56.445 * The server is now ready to accept connections on port 6379
使用 redis-cli 客户端测试。
redis-cli
然后运行 ping ，会得到 PONG。
127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> set test "It's working"
OK
127.0.0.1:6379> get test
"It's working"
127.0.0.1:6379> exit
然后重启 redis
sudo systemctl restart redis.service
然后进入 redis-cli:
127.0.0.1:6379> get test
"It's working"
如果能够获得，就证明配置好了。
开机启动
sudo systemctl enable redis
在启动了 redis 之后就可以再熟悉一下他的命令 了。
Redis 实例提供了多个用来存储数据库的字典，客户端可以用来指定将数据存储在哪个数据库中，类似关系型数据库可以新建很多个数据库，可以将 Redis 的每一个字典都理解成为一个数据库。
每个数据库对外都是以一个从 0 开始的递增数字命名， Redis 默认支持 16 个数据库。 客户端与 Redis 建立连接之后会自动选择 0 号数据库，不过随时可以使用 SELECT 命令来更换数据库，比如选择 1 号数据库 SELECT 1.
注意：Redis 不支持自定义数据库名，每个数据库都以编号命名；Redis 也不支持为每一个数据库设置不同的访问密码；多个数据库之间并不是完全隔离， FLUSHALL 命令可以清空 Redis 实例中所有数据库数据。
参考： https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-install-and-configure-redis-on-ubuntu-16-04
之前也介绍过 di disk information，不过系统默认不带，需要自己安装，如果遇到没有权限安装时，就可以使用 df 来查看当前机器剩余磁盘空间。
df 全称 disk filesystem，用于显示 Linux 系统磁盘利用率，通常也用来查看磁盘占用空间。
df [OPTIONS] [FILE]
直接使用不加任何参数会显示所有当前被挂载的文件系统的可用空间。默认会以 1KB 为单位显示。
选项：
-a 全部文件系统列表
-h 方便阅读方式显示
-H 等于“-h”，但是计算式，1K=1000，而不是 1K=1024
-i 显示 inode 信息
-k 区块为 1024 字节
-l 只显示本地文件系统
-m 区块为 1048576 字节
--no-sync 忽略 sync 命令
-P 输出格式为 POSIX
--sync 在取得磁盘信息前，先执行 sync 命令
-T 展示文件系统类型，比如 ext4, tmpfs, 等等
直接使用 df ，显示设备名称、总块数、总磁盘空间、已用磁盘空间、可用磁盘空间和文件系统上的挂载点。
Filesystem 1K-blocks Used Available Use% Mounted on
udev 8126360 0 8126360 0% /dev
tmpfs 1629376 75432 1553944 5% /run
/dev/sdb1 240230912 185617700 42387064 82% /
tmpfs 8146864 546884 7599980 7% /dev/shm
tmpfs 5120 4 5116 1% /run/lock
tmpfs 8146864 0 8146864 0% /sys/fs/cgroup
/dev/loop1 83712 83712 0 100% /snap/core/4206
/dev/loop4 259584 259584 0 100% /snap/electronic-wechat/7
cgmfs 100 0 100 0% /run/cgmanager/fs
tmpfs 1629376 72 1629304 1% /run/user/1000
/dev/sda3 723180576 70584 686351464 1% /media/user/add8bd89-da2a-4573-ac6e-7ec44f8c5414
/dev/loop5 84096 84096 0 100% /snap/core/4327
/dev/loop3 95872 95872 0 100% /snap/slack/6
/dev/loop6 88704 88704 0 100% /snap/core/4407
df 命令输出：
优化输出，以更加易读的方式输出结果
df -h 可以显示比较友好的输出
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
udev 7.8G 0 7.8G 0% /dev
tmpfs 1.6G 74M 1.5G 5% /run
/dev/sdb1 230G 178G 41G 82% /
tmpfs 7.8G 534M 7.3G 7% /dev/shm
tmpfs 5.0M 4.0K 5.0M 1% /run/lock
tmpfs 7.8G 0 7.8G 0% /sys/fs/cgroup
/dev/loop1 82M 82M 0 100% /snap/core/4206
/dev/loop4 254M 254M 0 100% /snap/electronic-wechat/7
cgmfs 100K 0 100K 0% /run/cgmanager/fs
tmpfs 1.6G 72K 1.6G 1% /run/user/1000
/dev/sda3 690G 69M 655G 1% /media/mi/add8bd89-da2a-4573-ac6e-7ec44f8c5414
/dev/loop5 83M 83M 0 100% /snap/core/4327
/dev/loop3 94M 94M 0 100% /snap/slack/6
/dev/loop6 87M 87M 0 100% /snap/core/4407
df -hT 其中 -T 参数显示文件类型 ext4 等等
Filesystem Type Size Used Avail Use% Mounted on
udev devtmpfs 7.8G 0 7.8G 0% /dev
tmpfs tmpfs 1.6G 74M 1.5G 5% /run
/dev/sdb1 ext4 230G 178G 41G 82% /
说明：
-h 目前磁盘空间和使用情况 以更易读的方式显示-H 和上面的 -h 参数相同，换算时采用 1000 而不是 1024 进行容量转换-k 以单位 1K 显示磁盘的使用情况使用 -i 参数
df -i
输出结果为
Filesystem Inodes IUsed IFree IUse% Mounted on
udev 2031887 539 2031348 1% /dev
tmpfs 2036709 941 2035768 1% /run
/dev/sdb1 15269888 1896147 13373741 13% /
tmpfs 2036709 497 2036212 1% /dev/shm
tmpfs 2036709 4 2036705 1% /run/lock
tmpfs 2036709 18 2036691 1% /sys/fs/cgroup
/dev/loop0 28782 28782 0 100% /snap/electronic-wechat/7
cgmfs 2036709 14 2036695 1% /run/cgmanager/fs
tmpfs 2036709 132 2036577 1% /run/user/1000
/dev/loop8 12810 12810 0 100% /snap/core/6034
/dev/sda1 14082048 1673302 12408746 12% /media/mi/3d1b7e3e-c184-4664-9555-2b088997f2c8
/dev/sda3 45932544 11 45932533 1% /media/mi/8803a3c6-1561-4957-b9b3-e60d5688d1a6
/dev/sdc 12229708 20 12229688 1% /media/mi/data
inode (index node) 是一个在类 Unix 文件系统下用来描述文件系统对象（文件或者目录）的数据结构。每一个 indoe 保存对象数据的属性和磁盘块地址。文件类型对象属性包括 metadata（修改时间，访问属性等）和文件的所有者以及文件权限。
df -ih 显示 inodes
Filesystem Inodes IUsed IFree IUse% Mounted on
udev 2.0M 520 2.0M 1% /dev
tmpfs 2.0M 888 2.0M 1% /run
/dev/sdb1 15M 1.8M 13M 12% /
常见的文件系统有 Windows 下的 FAT32，NTFS，Unix 系统下的 ext3， ext4，添加 -T 参数在输出结果中增加一列来表示当前分区的文件系统。
df -T
而如果要在结果中筛选特定文件系统的分区可以使用 -t ext4 ，比如要过滤出只显示 ext4 分区
df -t ext4
查看磁盘占用 du
假如你的 250G 的系统盘即将存满，下面的方式可以缓解一下硬盘压力。
移除不再使用的 package
sudo apt autoremove
sudo apt-get autoclean
查看系统日志占用：
journalctl --disk-usage
sudo journalctl --vacuum-time=3d
查看 SNAP 占用
du -h /var/lib/snapd/snaps
snap list --all
snap remove some-package
Celery 简单来说就是一个分布式消息队列。简单、灵活且可靠，能够处理大量消息，它是一个专注于实时处理的任务队列，同时也支持异步任务调度。Celery 不仅可以单机运行，也能够同时在多台机器上运行，甚至可以跨数据中心。
Celery 中比较关键的概念：
一个典型的 Celery 使用场景就是，当用户在网站注册时，请求可以立即返回而不用等待发送注册激活邮件之后返回，网站可以将发送邮件这样的耗时不影响主要流程的操作放到消息队列中，Celery 就提供了这样的便捷。
直接使用 python 工具 pip 或者 easy_install 来安装：
$ pip install celery
Celery 支持多种 broker, 但主要以 RabbitMQ 和 Redis 为主，其他都是试验性的，虽然也可以使用， 但是没有专门的维护者。如何在 RabbitMQ 和 Redis 之间选择呢？
RabbitMQ is feature-complete, stable, durable and easy to install. It’s an excellent choice for a production environment.
Redis is also feature-complete, but is more susceptible to data loss in the event of abrupt termination or power failures.
Celery 官方明确表示推荐在生产环境下使用 RabbitMQ，Redis 存在丢数据的问题。所以如果你的业务可以容忍 worker crash 或者电源故障导致的任务丢失，采用 redis 是个不错的选择，本篇就以 redis 为例来介绍。
Celery 对于 redis 的支持需要安装相关的依赖，以下命令可以同时安装 celery 和 redis 相关的依赖，但是 redis server 还是必须单独安装的。
$ pip install -U celery[redis] # -U 的意思是把所有指定的包都升级到最新的版本
Celery 本身的配置项是很多的，但是如果要让它跑起来，你只需要加一行配置：
BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'
这一行就是告诉 celery broker 的地址和选择的 redis db，默认是 0。接下来用个很简单的例子来介绍 celery 是如何使用的：
# task.py
from celery import Celery
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
app = Celery('tasks', broker=broker)
@app.task()
def add(x, y):
return x + y
上述代码创建了一个 celery 的实例 app，可以通过它来创建任务和管理 workers。在上面的例子中，我们创建了一个简单的任务 task，它返回了两个数相加后的结果。然后启动 celery 服务，通过它来监听是否有任务要处理。
$ celery worker -A task -l info
-A 选项指定 celery 实例 app 的位置，本例中 task.py 中自动寻找，当然可以直接指定 celery worker -A task.app -l info-l 选项指定日志级别， -l 是 --loglevel 的缩略形式其他更多选项通过 celery worker –-help 查看
然后我们再打开一个 shell 窗口，进入 python 控制台去调用 add 任务：
>>> from task import add
>>> add.delay(1, 2)
<AsyncResult: 42ade14e-c7ed-4b8d-894c-1ca1ec7ca192>
delay() 是 apply_async 的简写，用于一个任务消息（task message）。我们发现 add 任务并没有返回结果 3，而是一个对象 AsyncResult，它的作用是被用来检查任务状态，等待任务执行完毕或获取任务结果，如果任务失败，它会返回异常信息或者调用栈。
我们先尝试获取任务的执行结果：
>>> result = add.delay(1, 2)
>>> result.get()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/celery/result.py", line 169, in get
no_ack=no_ack,
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/celery/backends/base.py", line 604, in _is_disabled
'No result backend configured. '
NotImplementedError: No result backend configured. Please see the documentation for more information.
报错了：No result backend configured. 错误信息告诉我们没有配置 result backend。因为 celery 会将任务的 状态或结果保存在 result backend，result backend 的选择也有很多，本例中依然选用 redis 作为 result backend。
我们修改 task.py 的代码，添加上 result backend 的设置，保存后重启 celery worker。
# task.py
...
app = Celery('tasks', backend='redis://localhost', broker='redis://localhost//')
...
然后重新调用 add task:
>>> from task import add
>>> result = add.delay(1,2)
>>> result.get()
3
flower 是一个 celery 的监控工具，它提供了一个图形用户界面，可以极大的方便我们监控任务的执行过程， 执行细节及历史记录，还提供了统计功能。
flower 安装
pip install flower
or:
easy_install flower
flower 使用简介，首先启动通过命令行启动 flower 进程：
flower -A proj --port=5555
然后打开浏览器 http://localhost:5555/
celery flower
调用一个异步任务，这也是最常用的任务类型之一，delay 与它的作用相同，只是 delay 不支持 apply_async 中额外的参数。该方法有几个比较重要的参数，在实际应用中会经常用到：
countdown： 任务延迟执行的秒数，默认立即执行； eta：任务被执行的绝对时间
Celery 同样也支持定时任务：
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
# Executes every Monday morning at 7:30 A.M
'add-every-monday-morning': {
'task': 'tasks.add',
'schedule': crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),
'args': (20, 20),
},
# execute every ten minutes
'every_ten_minutes': {
'task': 'worker.cntv.cntv_test',
'schedule': timedelta(minutes=10),
'args': ('args1',),
'options': {
'queue': 'queue_name'
}
},
}
要启动定时任务，需要启动一个心跳进程，假设
celery beat -A celery_app.celery_config -s /path/to/celerybeat-schedule -l info
其中 -s 参数指定 celerybeat 文件保存的位置。beat 主要的功能就是将 task 下发到 broker 中，让 worker 去消费。
取消队列中任务，可以使用命令行，也可以导入 celery app 然后使用 control()
celery -A proj -Q queue_name purge # 取消队列 queue_name 中的任务
# or
from proj.celery import app
app.control.purge()
From：stackoverflow
Celery 不能用 root 用户启动，所以在 supervisor 中启动时会报错：
If you really want to continue then you have to set the C_FORCE_ROOT
environment variable (but please think about this before you do).
User information: uid=0 euid=0 gid=0 egid=0
解决办法
from celery import Celery, platforms
platforms.C_FORCE_ROOT = True
或者 supervisor 配置中
environment=C_FORCE_ROOT="true"