Escritura y llamada de @shared_task
Ejecute funciones de forma asíncrona con delay()
Escritura y llamada de @shared_task es una lección gratuita de Django Academy en CoddyKit. Esta es la lección 3 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Django Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Django Academy incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
Tasks Are Just Functions
A Celery task is an ordinary Python function with a decorator on top. The decorator teaches Celery how to queue and run it later.
Why shared_task
Use @shared_task instead of @app.task so your tasks do not depend on a specific Celery app. It is the standard choice inside Django apps.
Write Your First Task
Put tasks in a tasks.py inside an app. Decorate a plain function and Celery picks it up via autodiscover.
from celery import shared_task
@shared_task
def add(x, y):
return x + yCall It with delay
To run a task in the background, call .delay() instead of calling the function directly. It queues the job and returns at once.
add.delay(2, 3) # queued, runs on a workerdelay vs Calling Directly
Calling add(2, 3) runs it right now in your web process. Calling add.delay(2, 3) sends it to the queue. Same function, very different timing.
Pass Simple Arguments
Arguments are serialized to JSON and sent to the broker, so pass simple values like IDs and strings, not whole model objects.
send_email.delay(user.id) # good
send_email.delay(user) # avoid: not serializableThe AsyncResult Handle
delay() returns an AsyncResult. You can store its id and later check status or fetch the return value from the result backend.
result = add.delay(2, 3)
print(result.id)More Control with apply_async
Need a countdown or a specific queue? Use apply_async(), the fuller version of delay with extra options.
add.apply_async((2, 3), countdown=10) # run after 10sRetry on Failure
Bind a task and call self.retry() to re-run it after an error, perfect for flaky network calls that may succeed next time.
@shared_task(bind=True, max_retries=3)
def fetch(self):
try:
call_api()
except Exception as e:
raise self.retry(exc=e)Idempotent Tasks Win
Because tasks can retry, aim to make them idempotent: running twice should be safe and not double-charge or double-send. 🔁
Watch the Worker Log
When you call delay, watch the worker terminal. You will see the task received and its result, which is the fastest way to debug. 👀
Quick Check
How do you run a Celery task in the background?
Recap: Writing Tasks
Decorate a function with @shared_task, call it with .delay() to queue it, pass simple ids, and design tasks to retry safely. 🎯
Preguntas frecuentes
¿La lección «Escritura y llamada de @shared_task» es gratis?
Sí — el texto completo de «Escritura y llamada de @shared_task» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Django Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Django Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Escritura y llamada de @shared_task»?
Ejecute funciones de forma asíncrona con delay() Practicas Django Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Django Academy?
No se requiere experiencia previa. Django Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 3 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Escritura y llamada de @shared_task»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Django Academy?
Sí. Cada lección de Django Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Por qué necesita tareas en segundo plano
- Configuración de Celery con un broker
- Escritura y llamada de @shared_task
- Tareas programadas con Celery Beat