如何在Celery的send_task远程调用中使用Chunks功能？

因为send_task是直接调用远程Celery任务，无法直接使用本地Task实例的chunks方法，所以需要手动实现分块逻辑，再批量提交任务，具体步骤如下：

1. 拆分数据集为多个Chunk
   先把需要处理的大数据集按指定大小拆分成多个小批次，比如写一个简单的分块函数：

   def split_into_chunks(data, chunk_size):
       for i in range(0, len(data), chunk_size):
           yield data[i:i + chunk_size]
   

2. 批量调用send_task提交Chunk任务
   遍历每个分好的chunk，用send_task提交任务，把chunk作为参数传给远程任务。假设你要处理的数据集是large_dataset，分块大小设为10：

   large_dataset = list(range(100))  # 示例大数据集
   chunk_size = 10
   
   for chunk in split_into_chunks(large_dataset, chunk_size):
       celery.send_task(
           "example_name",
           args=[chunk],  # 将chunk作为任务参数传入
           exchange=exchange,
           queue=exchange,
           ignore_result=True,
           connection=celery_conn
       )
   

3. （可选）追踪所有Chunk任务的执行结果
   如果需要等待所有分块任务完成并获取结果，不要设置ignore_result=True，改用group来管理所有任务：

   from celery import group
   
   chunk_tasks = []
   for chunk in split_into_chunks(large_dataset, chunk_size):
       task = celery.send_task(
           "example_name",
           args=[chunk],
           exchange=exchange,
           queue=exchange,
           connection=celery_conn
       )
       chunk_tasks.append(task)
   
   # 提交组任务并等待结果
   group_job = group(chunk_tasks)
   job_result = group_job.apply_async()
   all_results = job_result.get()
   

注意：远程任务example_name需要能接收chunk参数，并处理该批次的数据逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daniel Wagner