Python分布式任务队列Celery中检查返回状态（result.ready）时出现死循环怎么办？

遇到 result.ready() 检查死循环，通常是同步等待异步结果的典型问题。核心原因在于 ready() 只检查状态，不阻塞，在循环中如果任务未完成，就会空转。

最直接的解决方法是使用 Celery 提供的同步获取结果的方法，替代手动循环检查。这里有几种标准做法：

1. 使用 result.get(timeout=timeout) 阻塞等待 这是最推荐的方式。它会阻塞直到任务完成或超时，你可以设置超时时间避免无限等待。

from celery.result import AsyncResult

# 假设你有一个任务ID
task_id = "your-task-id-here"
result = AsyncResult(task_id, app=your_celery_app)

try:
    # 阻塞等待，最多等10秒
    final_result = result.get(timeout=10)
    print(f"任务结果: {final_result}")
except TimeoutError:
    print("任务等待超时")
except Exception as e:
    print(f"任务执行失败: {e}")

2. 使用 result.get() 不带超时（谨慎使用） 这会一直阻塞到任务完成。通常只在明确知道任务会很快完成时使用，或在可控的环境下（如脚本）。

result = AsyncResult(task_id, app=app)
# 一直等待，直到任务完成返回结果或抛出异常
final_result = result.get()

3. 使用 result.wait() 方法（类似 get） wait() 也是阻塞调用，行为与 get() 类似，但可以设置超时和轮询间隔。

result = AsyncResult(task_id, app=app)
try:
    final_result = result.wait(timeout=10, interval=0.5) # 每0.5秒检查一次
except TimeoutError:
    print("超时")

为什么不要用 while not result.ready(): 循环？ 因为 ready() 调用成本极低，在任务运行期间（可能几秒甚至几分钟），这个循环会以极高的频率空转，白浪费CPU，代码看起来也不专业。上面的 get() 或 wait() 在底层会以更高效的方式（如基于事件或条件变量）等待，不会忙等。

如果你必须在循环中做其他事，那也应该加上休眠，但依然不推荐：

# 迫不得已时的改进（仍然不优雅）
while not result.ready():
    time.sleep(0.1)  # 至少让出CPU
    # 这里可以做一些其他小事情
# 循环结束后再用 result.get() 取结果

总结：别手搓轮询，直接用 result.get(timeout=...)。

我那边单独测了上面提到的 demo 代码，是可用的。
但我这边是同时运行了多个任务，其中夹杂了这个优先级高的任务，就会出问题了，代码如下：
if item in match_items:
result = eval(item).delay(x,y)
result_list.append(eval_result)
else:
eval(item).delay(x,y)
for result_item in result_list:
while not result_item.ready():
time.sleep(2)
然后那个任务会一直在 PENDING，或者说是 RECEIVED 状态，并没有启动，一直 sleep。

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