Escrevendo e chamando @shared_task
Execute funções de forma assíncrona com delay()
Escrevendo e chamando @shared_task é uma aula grátis de Django Academy no CoddyKit. Esta é a aula 3 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Django Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Django Academy inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
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. 🎯
Perguntas Frequentes
A aula “Escrevendo e chamando @shared_task” é grátis?
Sim — o texto completo de “Escrevendo e chamando @shared_task” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Django Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Django Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Escrevendo e chamando @shared_task”?
Execute funções de forma assíncrona com delay() Você pratica Django Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Django Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Django Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 3 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Escrevendo e chamando @shared_task”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Django Academy?
Sim. Cada aula de Django Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Por que você precisa de tarefas em segundo plano
- Configurando Celery com um intermediário
- Escrevendo e chamando @shared_task
- Tarefas agendadas com Celery Beat