0Pricing
Django Academy · Pelajaran

Menulis dan Memanggil @shared_task

Jalankan fungsi secara asinkron dengan delay()

Menulis dan Memanggil @shared_task adalah pelajaran Django Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 3 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar Django Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Django Academy mencakup 4 pelajaran total.

Bagian dari pelajaran ini belum diterjemahkan dan ditampilkan dalam bahasa Inggris.

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 + y

Call 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 worker

delay 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 serializable

The 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 10s

Retry 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. 🎯

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Menulis dan Memanggil @shared_task” gratis?

Ya — teks lengkap “Menulis dan Memanggil @shared_task” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Django Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Django Academy mencakup 4 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Menulis dan Memanggil @shared_task”?

Jalankan fungsi secara asinkron dengan delay() Kamu berlatih Django Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai Django Academy?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Django Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 3 dari 4.

Berapa lama pelajaran “Menulis dan Memanggil @shared_task” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran Django Academy ini?

Ya. Setiap pelajaran Django Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. Mengapa Anda Membutuhkan Tugas Latar Belakang
  2. Menyiapkan Celery dengan Broker
  3. Menulis dan Memanggil @shared_task
  4. Pekerjaan Terjadwal dengan Celery Beat
← Kembali ke Django Academy