前景提要：在mac环境中能正常使用的celery及pool多进程的各项功能，但是在Windows环境下无法正常使用，wsl踩过坑无法正常使用，遂切换到 Docker 方案
1、搭建Docker环境
我安装的是Docker桌面版，具体步骤不再赘述
2、编辑 dockerfile 文件
我的 dockerfile 文件放置在项目目录下
# 使用官方 Python 镜像作为基础镜像
FROM python:3.10.14
# 设置容器内的工作目录
WORKDIR /xxx
# 将 requirements.txt 复制到容器中的工作目录
COPY requirements.txt .
# 安装 Python 依赖项
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# 将应用程序代码复制到容器
COPY . .
# 设置环境变量
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
# 公开端口
EXPOSE 8000
# 进行数据库迁移
RUN python manage.py migrate
# 指定容器启动时运行的命令
#CMD ["python", "main.py"]
CMD ["/backend/docker_start.sh"] # 我使用的是 dvadmin 项目中有该文件
3、编辑 docker-compose.yml 文件
我的 docker-compose.yml 与 dockerfile 文件放置在相同目录，因为redis、db服务在Windows环境下已经运行，所以不需要Docker启动这两个服务
version: '3.8' # 指定 Docker Compose 版本
services:django: # Django 应用服务build: # 指定构建上下文context: . # Dockerfile 的路径，相对于此 docker-compose.yml 文件command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 # 运行 Django 开发服务器的命令ports:- "8000:8000" # 将主机的 8000 端口映射到容器的 8000 端口environment:- DEBUG=1 # 设置环境变量，启用调试模式- DB_HOST=127.0.0.1 # 数据库服务的主机名- DB_NAME=stock_project # 数据库名称- DB_USER=root # 数据库用户- DB_PASSWORD=root # 数据库密码celery-beat: # celery beatbuild: .command: celery -A application.celery beat --loglevel=infocelery-worker: # celery workerbuild: .command: celery -A application.celery worker -B --loglevel=info
4、打开终端运行项目
docker-compose up --build
8000端口能够正常访问时基本代表启动成功，此时多进程任务也能成功运行。
注意：
在 Docker 容器中，127.0.0.1 指的是容器自身，而不是宿主机。您需要使用宿主机的实际 IP 地址或使用特定的域名。对于 Docker Desktop，您可以使用 host.docker.internal 来访问宿主机。
所以在 Django 项目中我将 DATABASE_HOST、REDIS_HOST 都配置成了host.docker.internal
DATABASE_HOST = 'host.docker.internal'
REDIS_HOST = 'host.docker.internal'