rror: While importing 'app', an ImportError was raised: Traceback (most recent call last): File "D:\项目代码\ai-agent\dify-main\api\.venv\Lib\site-packages\flask\cli.py", line 245, in locate_app __import__(module_name) File "D:\项目代码\ai-agent\dify-main\api\app.py", line 37, in <module> app = create_app() ^^^^^^^^^^^^ File "D:\项目代码\ai-agent\dify-main\api\app_factory.py", line 32, in create_app initialize_extensions(app) File "D:\项目代码\ai-agent\dify-main\api\app_factory.py", line 40, in initialize_extensions from extensions import ( File "D:\项目代码\ai-agent\dify-main\api\extensions\ext_celery.py", line 4, in <module> from celery import Celery, Task # type: ignore ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ModuleNotFoundError: No module named 'celery'

### 解决 `ImportError: No module named 'celry'` 问题 当遇到 `ModuleNotFoundError: No module named 'celery'` 错误时，通常是因为 Celery 尚未正确安装或配置不完整。以下是可能的原因以及解决方案： #### 可能原因分析 1. **Celery 未安装** 如果项目依赖于 Celery 而尚未安装该库，则会抛出此错误。 2. **Python 版本兼容性问题** 某些情况下，默认的 Python 安装可能导致版本冲突[^2]。例如，在 Docker 环境中，如果使用了较旧的 Python 版本（如 Python 3.5），可能会导致某些包无法正常工作。 3. **虚拟环境问题** 如果正在使用虚拟环境而忘记激活它，或者在不同的环境中安装了所需的模块，也可能引发此类错误。 --- #### 解决方案 ##### 方法一：确认并安装 Celery 库 确保已通过 pip 正确安装 Celery。可以运行以下命令来验证是否存在 Celery 并重新安装最新版本： ```bash pip install --upgrade celery ``` 如果使用特定版本的 Python 或者需要指定额外组件（如 Redis 支持），可以通过以下方式安装： ```bash pip install "celery[redis]" ``` ##### 方法二：检查 Python 和 Flask 配置文件 对于基于 Flask 的应用，需确保项目的 `requirements.txt` 文件包含必要的依赖项。例如： ```plaintext Flask==2.3.2 celery==5.2.7 redis==4.5.4 ``` 随后执行以下命令以同步依赖关系： ```bash pip install -r requirements.txt ``` ##### 方法三：调整 Dockerfile 中的 Python 版本 如果是由于容器化部署引起的错误，建议更新 Dockerfile 使用更现代的 Python 版本。例如，将基础镜像改为支持更高版本的 Python： ```dockerfile FROM python:3.9-slim RUN apt-get update && apt-get install -y build-essential libpq-dev COPY . /app WORKDIR /app RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt CMD ["python", "app.py"] ``` 这一步骤有助于避免因低版本 Python 导致的兼容性问题[^2]。 ##### 方法四：调试导入路径 如果仍然存在导入失败的情况，请尝试打印当前可用模块列表以排查问题： ```python import pkg_resources print([pkg.key for pkg in pkg_resources.working_set]) ``` 上述代码可以帮助确认 Celery 是否成功加载至环境中。 --- #### 自定义 HTML 模板中的异常处理 为了更好地捕获和报告 Celery 执行期间发生的错误，可利用 Airflow 提供的任务状态通知功能定制邮件模板。例如，参考以下模板结构以便快速定位问题[^4]: ```html <h2 style="color: red">Task Execution Failed</h2> <b>dag id:</b>{{ ti.dag_id }}<br><br> <b>task id:</b>{{ ti.task_id }}<br><br> <b>Error Message:</b><p style="color: blue">{{ exception_html }}</p> <a href="{{ ti.log_url }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">View Logs Here</a> ``` --- ### 示例代码片段 假设您希望集成 Celery 到 Flask 应用程序中，下面是一个简单的实现示例： ```python from flask import Flask from celery import Celery def make_celery(app_name=__name__): broker_url = "redis://localhost:6379/0" backend_url = "redis://localhost:6379/0" celery_app = Celery( app_name, broker=broker_url, backend=backend_url ) return celery_app app = Flask(__name__) celery = make_celery() @app.route('/') def index(): return "Welcome to the Flask-Celery Integration!" @celery.task(name='tasks.add') def add(x, y): return x + y ``` --- ###