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由于本人之前是写node.js开发后端项目的，现在要接手同事的python项目，别急，问题不大，语言不是障碍。读完这篇文章，让你快速上手python。

安装python运行环境

在 macOS 上，Python 版本是系统的一部分，直接替换系统默认的 Python 版本可能会导致系统功能受影响，所以不建议直接替换系统 Python 版本。但可以安装另一个 Python 版本，并通过别名或者虚拟环境来使用它。

以下是安装 Python 3.8 并设置为默认版本的一种方法：

安装 Python 3.8：

首先，确保你已经下载了 Python 3.8 的安装程序。你可以从 Python 官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载对应 macOS 的 Python 3.8 安装包。

安装完成后，你可以使用以下命令验证 Python 3.8 是否已经成功安装：
```
python3.8 --version
```
创建别名：

打开 Terminal，并编辑你的 Shell 配置文件（通常是 ~/.bash_profile 或 ~/.zshrc），在文件末尾添加一行：
```
alias python=python3.8
```
保存文件并重新启动 Terminal。现在，当你在 Terminal 中运行 python 命令时，将会使用 Python 3.8。
使用虚拟环境：

另一种常见的做法是使用虚拟环境来管理项目的 Python 版本。你可以为每个项目创建一个独立的虚拟环境，并在其中安装特定版本的 Python 和所需的依赖项。这样可以确保每个项目都可以使用所需的 Python 版本和依赖项，而不会相互干扰。

你可以使用 venv 工具或者第三方工具（如 virtualenv）来创建虚拟环境，具体步骤与前面提到的类似。

这些方法中，创建别名的方式可能更为简单，但你也可以根据个人偏好选择其他方法。请注意，修改系统默认的 Python 版本可能会对系统的正常运行产生影响，所以在进行操作之前请务必小心。

首先，使用 virtualenv 创建虚拟环境并启动项目的步骤如下：

pip install virtualenv

在项目目录中，使用 virtualenv 创建一个新的虚拟环境。假设你的项目目录名为 my_project，可以执行以下命令：

cd my_project
virtualenv venv

这将在项目目录中创建一个名为 venv 的新虚拟环境。

在 Unix/Linux/macOS 系统中，执行以下命令激活虚拟环境：

source venv/bin/activate

在 Windows 系统中，执行以下命令：

venv\Scripts\activate

激活虚拟环境后，你会看到命令行提示符前面有一个环境名称（通常是 (venv)）。

在虚拟环境中使用 pip 安装项目所需的所有依赖项。假设你的依赖项列表存储在 requirements.txt 文件中，可以执行以下命令：

pip install -r requirements.txt

一旦所有依赖项都安装完成，你可以在虚拟环境中直接运行项目。例如，如果你的项目入口文件为 main.py，可以执行以下命令启动项目：

python main.py

当你完成项目工作后，可以通过以下命令退出虚拟环境：

deactivate

这样就可以退出虚拟环境，回到系统的全局 Python 环境中。

通过这些步骤，你可以使用 virtualenv 创建虚拟环境，并在其中启动你的项目。这有助于隔离项目的依赖项，使得不同项目之间的依赖关系不会相互干扰。

由于我接手的项目中用到了celery，首先我们要知道它的原理和用法，才能更好的处理高并发业务。 Celery 是一个基于分布式消息传递的任务队列，用于处理大规模的异步任务。其原理涉及以下几个核心组件和概念：

消息代理（Message Broker）： Celery 使用消息代理来传递任务消息。消息代理通常是一个可靠的消息队列，如 RabbitMQ、Redis、Amazon SQS 等。当应用程序调用 Celery 任务时，任务被序列化为消息并发送到消息代理中，然后被 Celery worker 进程消费并执行。
任务（Task）：任务是由 Celery 定义和执行的异步工作单元。任务通常是简单的 Python 函数或方法，使用 @celery.task 装饰器进行装饰。当应用程序调用任务时，Celery 将任务封装成消息并发送到消息代理中，然后由 Celery worker 进程异步执行任务。
Celery Worker： Celery Worker 是一个独立的进程，负责从消息代理中获取任务消息并执行任务。Celery Worker 进程可以在一个或多个计算机节点上运行，通过消费消息队列中的任务消息来实现分布式任务处理。
结果后端（Result Backend）：任务执行完成后，Celery Worker 将执行结果返回给应用程序。结果后端是一个持久化存储，用于存储任务执行结果。常见的结果后端包括 Redis、数据库、文件系统等。应用程序可以通过结果后端获取任务执行状态和结果。
调度器（Scheduler）： Celery 还包含一个可选的调度器组件，用于定时执行任务。调度器定期发送任务消息到消息代理中，以触发任务的执行。常见的调度器包括 Celery Beat。

Celery 的工作流程如下：

通过这种方式，Celery 提供了一个灵活可靠的方式来处理异步任务，支持大规模的任务处理和分布式部署。使用 Celery 快速开发后端接口通常涉及以下步骤：

安装 Celery：在你的 Python 环境中安装 Celery：
```
pip install celery
```
创建 Celery 任务：创建一个或多个 Celery 任务来执行后台任务。任务可以是简单的函数，使用 @celery.task 装饰器进行装饰。
```
from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

@app.task
def add(x, y):
    return x + y
```
配置 Celery：配置 Celery 使用的消息代理和其他参数。通常将配置保存在一个单独的文件中。
```
# celeryconfig.py

broker_url = 'redis://localhost:6379/0'
result_backend = 'redis://localhost:6379/0'
```
启动 Celery worker：在终端中使用 celery -A your_module_name worker --loglevel=info 命令启动 Celery worker。确保替换 your_module_name 为你的模块名称。
调用 Celery 任务：在你的应用程序中调用 Celery 任务，可以通过导入任务函数并直接调用，也可以使用 delay() 方法异步调用任务。
```
from your_module_name import add

# 同步调用任务
result = add.delay(4, 4)
print(result.get())

# 异步调用任务
add.delay(4, 4)
```
监控任务执行：使用 Celery 提供的工具监控任务的执行情况，包括任务状态、结果等信息。
```
celery -A your_module_name inspect active
celery -A your_module_name inspect scheduled
```

通过以上步骤，你可以快速使用 Celery 开发后端接口，并执行后台任务。Celery 提供了强大的分布式任务队列功能，能够帮助你实现异步任务处理、定时任务等功能。

读这篇之前，如果你是纯前端的同学，建议顺便读一下我的其它文章，了解一下后端常用的数据库和中间件，才能更好的使用和理解后端的各种分布式服务。很多时候，原理是相通的