芹菜检查模块似乎只知道从工作人员的角度来看的任务。如果你想查看队列中的消息(还没有被worker提取)，我建议使用pyrabbit，它可以与rabbitmq http api接口，从队列中检索各种信息。

一个例子可以在这里找到: 使用芹菜检索队列长度(RabbitMQ, Django)

要获得队列上的任务数，你可以使用flower库，下面是一个简化的例子:

from flower.utils.broker import Broker
from django.conf import settings

def get_queue_length(queue):
    broker = Broker(settings.CELERY_BROKER_URL)
    queues_result = broker.queues([queue])
    return queues_result.result()[0]['messages']

我得出的结论是，获得队列上的作业数量的最佳方法是使用rabbitmqctl，正如这里多次建议的那样。为了允许任何选择的用户使用sudo运行命令，我遵循了这里的说明(我跳过了编辑配置文件部分，因为我不介意在命令之前键入sudo)。

我还获取了jamesc的grep和cut代码片段，并将其封装在子进程调用中。

from subprocess import Popen, PIPE
p1 = Popen(["sudo", "rabbitmqctl", "list_queues", "-p", "[name of your virtula host"], stdout=PIPE)
p2 = Popen(["grep", "-e", "^celery\s"], stdin=p1.stdout, stdout=PIPE)
p3 = Popen(["cut", "-f2"], stdin=p2.stdout, stdout=PIPE)
p1.stdout.close()
p2.stdout.close()
print("number of jobs on queue: %i" % int(p3.communicate()[0]))

如果你正在使用rabbitMQ，在终端中使用这个:

sudo rabbitmqctl list_queues

它将打印带有挂起任务数量的队列列表。例如:

Listing queues ...
0b27d8c59fba4974893ec22d478a7093    0
0e0a2da9828a48bc86fe993b210d984f    0
10@torob2.celery.pidbox 0
11926b79e30a4f0a9d95df61b6f402f7    0
15c036ad25884b82839495fb29bd6395    1
celerey_mail_worker@torob2.celery.pidbox    0
celery  166
celeryev.795ec5bb-a919-46a8-80c6-5d91d2fcf2aa   0
celeryev.faa4da32-a225-4f6c-be3b-d8814856d1b6   0

右边列的数字是队列中的任务数。在上面，芹菜队列有166个待处理的任务。

Redis json序列化的复制粘贴解决方案:

def get_celery_queue_items(queue_name):
    import base64
    import json  

    # Get a configured instance of a celery app:
    from yourproject.celery import app as celery_app

    with celery_app.pool.acquire(block=True) as conn:
        tasks = conn.default_channel.client.lrange(queue_name, 0, -1)
        decoded_tasks = []

    for task in tasks:
        j = json.loads(task)
        body = json.loads(base64.b64decode(j['body']))
        decoded_tasks.append(body)

    return decoded_tasks

它与Django一起工作。只是别忘了改变你的项目。

subprocess.run:

import subprocess
import re
active_process_txt = subprocess.run(['celery', '-A', 'my_proj', 'inspect', 'active'],
                                        stdout=subprocess.PIPE).stdout.decode('utf-8')
return len(re.findall(r'worker_pid', active_process_txt))

注意使用your_proj更改my_proj