目录Celery一、官方二、Celery异步任务框架Celery架构图消息中间件任务执行单元任务结果存储三、使用场景四、Celery的安装配置五、两种celery任务结构：提倡用包管理，结构更清晰七、Celery执行异步任务包架构封装八、基本使用celery.
首先明确一点，celery4.1+的官方文档已经详细说明，该版本之后不需要引入依赖 django-celery 这个库了，直接用 celery 本身就可以了，就在去年年初的一篇文章python3.7.2+Django2.0.4 使用django-celery遇到的那些坑，中提到的一些bug，在今年早已不复存在，所以技术更新频率越来越快，本文详细阐述用新版Celery来实现。
flower作为web页面来管理celery后台任务，和任务队列是隔离的，也就是flower的运行与否并不会影响到任务队列的真正执行，但是flower中也可以通过API接口来管理celery中的任务执行。
This is the last version to support Python 2.7， and from the next version Python 3.5 or newer is required.
Python中定时任务的解决方案，总体来说有四种，分别是:crontab、 scheduler、 Celery、 APScheduler，其中 crontab不适合多台服务器的配置、scheduler太过于简单、 Celery依赖的软件比较多，比较耗资源。
什么是CeleryCelery 是一个简单、灵活且可靠的分布式系统，可以处理大量消息，同时为操作提供维护此类系统所需的工具。它是一个专注于实时处理的任务队列，同时也支持任务调度。官方网站：https ://docs.celeryproject.
