以下是如何在Django中监控celery 任务的执行并将其状态存储在数据库中。
首先，你需要一个合适的模型来存储任务的执行。让我们称之为任务日志：

class TaskLog(models.Model)
    ...

然后，您可以使用celery signals（不同于Django信号）在执行新任务或达到特定状态时运行代码，并相应地更新数据库。
例如，您可以使用信号task_successful、task_failure和task_retry将任务执行的完成及其各自的结束状态注册为新的TaskLog对象。

from celery import signals
from .models import TaskLog

@signals.task_success.connect
def task_success_handler(sender=None, result=None, **kw):
    TaskLog.objects.create_from_success_signal(sender=sender, result=result)

@signals.task_failure.connect
def task_failure_handler(sender=None, task_id=None, exception=None, **kw):
    TaskLog.objects.create_from_failure_signal(sender, task_id, exception)

@signals.task_retry.connect
def task_retry_handler(sender=None, request=None, reason=None, **kw):
    TaskLog.objects.create_from_retry_signal(sender=sender, request=request, reason=reason)

有额外的信号来覆盖其他状态（例如task_internal_error）或收集额外的数据，例如测量任务持续时间。