from celery.task.control import inspect
def key_in_list(k, l):
    return bool([True for i in l if k in i.values()])

def check_task(task_id):
    task_value_dict = inspect().active().values()
    for task_list in task_value_dict:
        if self.key_in_list(task_id, task_list):
             return True
    return False

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

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]))

EDIT:查看获取队列中任务列表的其他答案。

你应该看这里: 芹菜指南-检查工人

基本上是这样的:

my_app = Celery(...)

# Inspect all nodes.
i = my_app.control.inspect()

# Show the items that have an ETA or are scheduled for later processing
i.scheduled()

# Show tasks that are currently active.
i.active()

# Show tasks that have been claimed by workers
i.reserved()

这取决于你想要什么

from celery.task.control import inspect
def key_in_list(k, l):
    return bool([True for i in l if k in i.values()])

def check_task(task_id):
    task_value_dict = inspect().active().values()
    for task_list in task_value_dict:
        if self.key_in_list(task_id, task_list):
             return True
    return False

我认为获取正在等待的任务的唯一方法是保留一个已启动任务的列表，并让任务在启动时将自己从列表中删除。

通过rabbitmqctl和list_queues，你可以了解有多少任务正在等待，而不是任务本身:http://www.rabbitmq.com/man/rabbitmqctl.1.man.html

如果你想要的包括正在处理的任务，但还没有完成，你可以保留一个任务列表，并检查它们的状态:

from tasks import add
result = add.delay(4, 4)

result.ready() # True if finished

或者让芹菜使用CELERY_RESULT_BACKEND存储结果，并检查哪些任务不在其中。