import redis from datetime import datetime class RedisDB(object): def __init__(self): self.host = '127.0.0.1' self.port = 6379 self.passwd = '' self.db = 5 def connect(self): conn_pool = redis.Redis(host=self.host, port=self.port, db=self.db) return conn_pool def write(self, table_name, jsondata, date=None): conn = self.connect() # date = datetime.today().date().strftime('%Y%m%d') if date is None: date = datetime.today().date() else: date = datetime.strptime(date, '%Y%m%d').date() # name = f'{date}:{table_name}' # print(name) conn.set(f'{date}:{table_name}', jsondata) conn.close() if __name__ == '__main__': rd = RedisDB() r = rd.connect() r.set("CC:20230601:11_websocket", "key:Hello World")

<think>我们基于用户提供的代码片段和引用的信息，目标是配置一个使用Redis作为broker和result backend的Celery定时任务，并设置时区为Asia/Shanghai。 用户提供的代码中已经有一个基本的配置，但我们需要确保它正确运行，并且能够按照计划执行任务。 步骤： 1. 安装必要的库：celery, redis 2. 配置Celery，包括broker_url, result_backend, timezone，以及定时任务调度。 3. 定义任务函数，并使用@app.task装饰器装饰。 4. 启动Celery worker和beat服务。 根据引用[1]和引用[2]，我们可以参考使用Redis作为broker，并且设置时区为Asia/Shanghai。 用户提供的代码已经有一个Config类，其中： broker_url = 'redis://127.0.0.1:6379/7' result_backend = 'redis://127.0.0.1:6379/8' timezone = 'Asia/Shanghai' 同时，配置了一个定时任务，每分钟执行一次。 但是，用户代码中的定时任务配置写在Config类的base_scheduler属性中。根据Celery文档，定时任务的配置应该放在beat_schedule中，并且需要确保在Celery app中正确加载。 另外，引用[5]提到在Django中使用计划任务，但用户没有提到Django，所以我们按照非Django项目处理。 修改建议： 1. 将定时任务配置放在Config类的beat_schedule属性中（根据Celery的配置要求）。 2. 确保任务函数的导入路径正确。 但是，用户代码中使用了`app.task`装饰器，并且任务函数`fun`定义在同一个文件中。如果任务在其他模块，需要正确导入。 我们按照用户提供的代码结构进行调整： 注意：在非Django项目中，我们不需要安装django-celery等包，只需要安装celery和redis。 具体步骤： 1. 安装依赖： pip install celery redis 2. 修改代码： 根据Celery文档，配置定时任务应该使用`beat_schedule`，而不是`base_scheduler`。因此，将Config类中的`base_scheduler`改为`beat_schedule`。 同时，确保任务字符串的路径正确。由于任务定义在同一个文件中，并且我们使用`app.task`装饰，那么任务名就是当前模块名（如果文件名为tasks.py，则任务名为tasks.fun）加上函数名。但是用户代码中任务字符串是'server.fun'，这可能是错误的，因为当前模块名不是server。 假设这个文件名为`celery_app.py`，那么任务函数`fun`的完整名称应该是`celery_app.fun`。 因此，我们修改任务字符串为`celery_app.fun`（如果文件名为其他，则相应修改）。 另外，我们也可以使用`app.task`装饰器自动注册任务，然后在配置中使用任务函数本身的名称（通过`task.name`获取），但更常见的做法是直接写模块路径。 修改后的Config类： ```python class Config(): broker_url = 'redis://127.0.0.1:6379/7' # 使用redis第7号数据库存储任务队列 result_backend = 'redis://127.0.0.1:6379/8' # 使用redis第8号数据库存储结果 timezone = 'Asia/Shanghai' # 设置时区 # 定时任务配置 beat_schedule = { 'my_schedule': { # 任务名称 'task': 'celery_app.fun', # 任务路径，假设当前模块名为celery_app 'schedule': crontab(), # 每分钟执行一次 } } ``` 3. 完整代码示例（假设文件名为celery_app.py）： ```python from celery import Celery from celery.schedules import crontab import datetime class Config(): broker_url = 'redis://127.0.0.1:6379/7' result_backend = 'redis://127.0.0.1:6379/8' timezone = 'Asia/Shanghai' beat_schedule = { 'my_schedule': { 'task': 'celery_app.fun', # 注意：这里的模块名是当前文件的名字（不含.py） 'schedule': crontab(), # 每分钟执行一次 } } # 实例化app app = Celery('tasks') # 加载配置 app.config_from_object(Config) # 自动任务 @app.task def fun(): print(datetime.datetime.now()) ``` 4. 启动服务： 首先启动Redis服务（如果未启动）。 然后，启动Celery worker（处理任务）： celery -A celery_app worker --loglevel=info 另外，由于我们配置了定时任务，还需要启动beat（调度器）： celery -A celery_app beat --loglevel=info 注意：-A 参数指定的是包含Celery app实例的模块，这里我们的文件是celery_app.py，所以是celery_app。 5. 验证：观察worker的输出，每分钟应该会打印一次当前时间。 补充：关于crontab的用法，可以设置更复杂的时间，例如： crontab(hour=7, minute=30) # 每天7:30执行 参考引用[4]中提到的定时任务配置。 如果遇到时区问题，确保Redis服务器时间与设置的时区一致。 注意：在Windows上运行Celery可能会有问题，建议在Linux或Mac上运行。如果必须在Windows上运行，需要安装额外的依赖（如eventlet），并指定pool： celery -A celery_app worker --loglevel=info -P eventlet 但是，beat服务在Windows上可以正常运行。 相关问题： 1. 如何设置Celery定时任务在特定时间执行？ 2. 如何监控Celery任务执行状态？ 3. 如何配置Celery任务的重试机制？ 4. 在分布式环境中，如何确保定时任务不被多个worker重复执行？ 注意：以上代码示例中，任务函数`fun`在同一个模块中定义，因此任务名称为`celery_app.fun`（假设文件名为celery_app.py）。如果文件名为其他，请相应修改。</think>### 基于Celery和Redis的定时任务配置指南 #### 1. 核心配置（celery_app.py） ```python from celery import Celery from celery.schedules import crontab import datetime # 创建Celery实例 app = Celery('tasks') # 配置Redis作为broker和backend app.conf.update( broker_url='redis://127.0.0.1:6379/7', # 任务队列 result_backend='redis://127.0.0.1:6379/8', # 结果存储 timezone='Asia/Shanghai', # 设置时区[^1] # 定时任务配置 beat_schedule={ 'every-minute-task': { 'task': 'celery_app.task_fun', 'schedule': crontab(), # 每分钟执行 'args': () # 可传递参数 }, 'daily-3am-task': { 'task': 'celery_app.task_fun', 'schedule': crontab(hour=3, minute=0), # 每天凌晨3点执行[^5] 'args': () } } ) @app.task(name='celery_app.task_fun') def task_fun(): print(f"任务执行时间: {datetime.datetime.now()}") # 添加你的业务逻辑 return "任务完成" ``` #### 2. 启动服务（终端命令） ```bash # 启动worker处理任务 celery -A celery_app worker --loglevel=info # 启动beat调度器（生产环境需添加--scheduler参数） celery -A celery_app beat --loglevel=info ``` #### 3. 关键配置说明 1. **Redis连接**： - 格式：`redis://[:密码@]主机:端口/数据库号` - 生产环境建议添加密码：`redis://:[email protected]:6379/7`[^2] 2. **时区设置**： ```python app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai' app.conf.enable_utc = True # 启用UTC时间 ``` 确保Redis服务器时间与配置时区一致[^1] 3. **crontab表达式**： ```python # 每天9:30执行 crontab(hour=9, minute=30) # 每周一8:00执行 crontab(hour=8, minute=0, day_of_week=1) # 每15分钟执行 crontab(minute='*/15') ``` #### 4. 验证配置 ```python # 在Python shell中测试 from celery_app import app app.control.inspect().ping() # 检查worker状态 app.conf.beat_schedule # 查看定时任务配置 ``` #### 5. 生产环境建议 1. **持久化调度**： ```bash celery -A celery_app beat --scheduler redbeat.RedBeatScheduler ``` 2. **监控工具**： ```bash pip install flower celery -A celery_app flower --port=5555 ``` 访问 http://localhost:5555 查看任务状态 3. **错误处理**： ```python @app.task(bind=True, max_retries=3) def task_fun(self): try: # 业务代码 except Exception as exc: self.retry(exc=exc, countdown=60) # 60秒后重试 ```

<think>我们正在处理的是在关闭Modbus客户端连接时出现的错误：TypeError: object NoneType can't be used in 'await' expression 根据之前分析，这个错误通常是因为在尝试await一个值为None的对象。在关闭连接时，可能的原因有： 1. 客户端对象在关闭前已经被置为None。 2. 关闭连接的方法（如`close()`）可能被多次调用，导致第一次调用后连接对象被置为None，第二次调用时便对None进行await。 3. 连接已经关闭，但代码中再次尝试关闭。 解决方案： 1. 确保在关闭连接前，客户端对象仍然有效（不为None）。 2. 使用上下文管理器（async with）来自动管理连接，避免手动关闭。 3. 在关闭连接前检查连接状态，避免重复关闭。 具体步骤： 错误示例： ```python async def main(): client = AsyncModbusTcpClient('127.0.0.1', port=502) await client.connect() # ... 一些操作 ... # 关闭连接 await client.close() # 之后不小心又调用了一次 await client.close() # 此时client可能已经被置为None，或者close方法已经将内部状态置为None ``` 修复方法： 方法1：使用上下文管理器（推荐） ```python async def main(): async with AsyncModbusTcpClient('127.0.0.1', port=502) as client: # 在上下文管理器内部进行操作 result = await client.read_holding_registers(0, 10) # 退出上下文管理器后，连接会自动关闭，无需手动调用close ``` 方法2：手动管理连接，但增加检查 ```python async def main(): client = AsyncModbusTcpClient('127.0.0.1', port=502) try: connected = await client.connect() if not connected: print("连接失败") return # 执行操作 result = await client.read_holding_registers(0, 10) finally: # 在finally块中确保关闭，但检查client是否不为None if client and client.connected: # 注意：close()方法可能会将client内部属性置为None，所以确保只调用一次 await client.close() # 或者更安全的方式是使用client对象自带的is_socket_open属性（如果有）或者直接捕获异常 # 另一种做法：即使client已经部分关闭，也可以调用close，但需要避免None # 所以先检查client是否存在 # 但注意：pymodbus的AsyncModbusTcpClient的close方法在调用后可能会将内部的transport置为None # 因此，我们可以在调用close前检查client对象是否有效（不为None），并在调用后不再使用该client # 另外，也可以使用try-except来捕获异常 ``` 方法3：在调用close之前检查client对象 ```python async def main(): client = AsyncModbusTcpClient('127.0.0.1', port=502) # ... 连接和操作 ... # 关闭连接 if client is not None: await client.close() # 但是注意：上面的检查并不能防止client在close之后被置为None，因为close方法可能会修改client的状态 # 实际上，在pymodbus中，close方法不会将client对象本身置为None，但会将内部的transport等置为None # 所以多次调用close可能会出错（因为内部状态已经清理）。因此，我们应该确保只关闭一次。 更安全的做法是，在关闭后立即将client对象置为None，但这样在finally块中又可能会遇到问题。 因此，最佳实践是使用上下文管理器（async with）来自动管理。 如果必须手动管理，可以这样： ```python async def main(): client = None try: client = AsyncModbusTcpClient('127.0.0.1', port=502) connected = await client.connect() if not connected: print("连接失败") return # 执行操作 result = await client.read_holding_registers(0, 10) finally: if client is not None: # 注意：这里可能会遇到另一个问题：close方法可能被多次调用（比如在之前已经调用过） # 所以我们需要确保close方法只被调用一次，或者让close方法可以安全地多次调用。 # 查看pymodbus源码，AsyncModbusTcpClient的close方法在多次调用时是否安全？ # 根据pymodbus的文档和源码，多次调用close是安全的，因为内部会检查连接状态。 # 因此，我们可以直接调用close，即使已经关闭过。 await client.close() # 注意：在close之后，client对象仍然存在，但内部连接已经关闭。所以后续不能再使用这个client进行操作。 # 或者，我们可以使用client.connected属性来判断（如果有的话） ``` 但是，根据pymodbus的源代码（以3.0.0版本为例）： - 在`AsyncModbusTcpClient`中，有一个`close`方法，它会关闭底层的transport，并将`_connected`设置为False。 - 多次调用`close`是安全的，因为内部会检查是否已经关闭。 然而，在旧版本中可能不是这样。因此，建议使用最新版本的pymodbus。 但是，错误信息中提到了“NoneType”，说明在await的时候client对象是None。所以，在关闭连接后，我们不应该再使用这个client对象（包括再次关闭）。因此，确保在代码逻辑中不要多次关闭。 总结修复步骤： 1. 检查代码中是否有多次调用`close`的情况，确保只调用一次。 2. 使用finally块确保关闭操作被执行，但通过检查client是否为None来避免错误。 3. 推荐使用上下文管理器（async with）来避免手动管理连接。 如果问题仍然存在，请检查在关闭连接之前，client对象是否被意外修改（例如，在某个函数中将其设置为None）。 另外，注意：在关闭连接之后，client对象不应该再被使用（包括调用其任何异步方法），否则可能导致错误。 最后，请确保使用的pymodbus版本是最新的，因为旧版本可能存在一些已知的问题。 升级pymodbus的命令： ```bash pip install -U pymodbus ``` 如果问题仍然存在，请提供相关的代码片段以便进一步分析。</think># 修复 Modbus 客户端关闭时的 NoneType await 错误 当在关闭 AsyncModbusTcpClient 时出现 `TypeError: object NoneType can't be used in 'await' expression` 错误，通常是因为连接对象已被释放或未正确初始化。以下是完整解决方案： ## 根本原因分析 1. **连接对象已被释放**：在调用 `close()` 方法后，连接对象被置为 `None` 2. **多次关闭连接**：尝试重复关闭已关闭的连接 3. **未正确初始化**：连接对象未成功创建即为 `None` 4. **异步上下文管理错误**：未正确处理异步上下文管理器 ## 解决方案 ### 方法 1：使用安全的关闭模式（推荐） ```python from pymodbus.client import AsyncModbusTcpClient async def modbus_operation(): client = AsyncModbusTcpClient('127.0.0.1', port=8080) try: # 检查连接是否成功建立 if not await client.connect(): raise ConnectionError("连接失败") # 执行Modbus操作 response = await client.read_holding_registers(0, 10) print(response) finally: # 安全关闭连接（检查对象状态） if client.is_active(): # 检查连接是否活跃 await client.close() # 重置客户端引用 client = None ``` ### 方法 2：使用上下文管理器（最佳实践） ```python async def modbus_operation(): async with AsyncModbusTcpClient('127.0.0.1', port=8080) as client: # 自动管理连接生命周期 if not client.connected: raise ConnectionError("连接未建立") response = await client.read_holding_registers(0, 10) print(response) # 退出上下文后自动关闭连接，无需手动close ``` ### 方法 3：添加状态检查防御 ```python async def close_client_safely(client): """安全关闭客户端连接""" if client is None: return try: # 检查连接是否有效 if hasattr(client, 'is_active') and client.is_active(): await client.close() except Exception as e: print(f"关闭连接时出错: {e}") finally: client = None # 使用示例 async def main(): client = AsyncModbusTcpClient('127.0.0.1', port=8080) await client.connect() # ... 操作 ... await close_client_safely(client) # 安全关闭 ``` ## 关键注意事项 1. **连接状态检查**： ```python # 在操作前检查 if client is None or not client.connected: raise RuntimeError("客户端未初始化或未连接") # 在关闭前检查 if client and client.is_active(): await client.close() ``` 2. **避免多次关闭**： ```python # 错误：可能多次关闭 await client.close() await client.close() # 第二次调用时client可能为None # 正确：确保只关闭一次 if client and not client.is_active: await client.close() ``` 3. **超时处理**： ```python from asyncio import wait_for, TimeoutError try: await wait_for(client.close(), timeout=5.0) except TimeoutError: print("关闭连接超时，强制终止") client.transport.abort() # 强制终止底层连接 ``` ## 最佳实践总结 1. **优先使用 `async with` 上下文管理器**自动处理连接生命周期 2. **关闭前始终检查** `client.is_active()` 状态 3. **重置引用**：关闭后将客户端设为 `None` 避免误用 4. **添加超时**：为关闭操作添加超时处理 5. **异常处理**：使用 `try/finally` 确保资源释放 > 根据 pymodbus 官方文档，3.0+ 版本优化了连接管理，建议升级到最新版：`pip install -U pymodbus`[^1]