提到 Python 非同步(asynchronous)工作通常都會想到 Celery ，而 Web-based 應用程式也經常會將耗時的要求利用非同步的方式完成，所以 Django, Flask 等 Web framework 也幾乎都會整合 Celery 。
其中 Flask 的 Celery 相關套件相對鮮少維護，因此不建議利用 Flask Celery 套件整合 Celery 。
所幸用 Flask 整合 Celery 並非難事，本文將紀錄如何不利用 Flask 套件的情況下整合 Celery 。
接著談談 Celery 的重點 - Queues!
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本篇將延續 Python Celery 教學 (2) - AsyncResult 與執行工作 的內容，進一步介紹 2 種常見 Celery 定義的 Workflow:
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Python Celery 教學 (1) - 介紹與初次使用 介紹中，我們認識 Celery 幾個重要名詞與初步小小體驗使用 Celery 的過程。
本篇將會進一步介紹更多 Celery 的相關知識與使用方法，其中包括：
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Celery 是一套頗成熟的 Distributed Task Queue 解決方案，讓我們可以非同步(asynchronous)執行任務(tasks) / 工作(jobs) ，這種非同步的作法很常見於 Web Application 。舉個例子說明適合使用 Celery 的情況也許會更清楚，假設有一使用者需要透過 Web Application 匯出一份龐大的資料（可能執行時間很長，超過 30 分鐘），在這情況之下，我們也無法要求使用者一直開著該網頁不關，這時候比較好的作法就是利用非同步的方式執行匯出資料的工作，把工作移到背景執行，然後告知使用者工作執行完畢後會透過 Email / 即時通訊軟體通知工作完成，讓使用者可以回來下載資料，如此一來，使用者就不需要一直開著網頁佔用伺服器的連線數， Celery 就是應用在這種非同步執行的情況下。
Celery 目前已經被許多公司使用(詳見 Companies/websites using Celery )，其中較知名的有 Instagram, Gandi, Red Hat, Uber 等等，所以算是蠻值得一學的 Python 模組。
本篇將學習如何使用 Celery 。
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