Какие библиотеки Python используются для реализации очередей фоновых задач?

Для организации фоновых задач в Python применяют специализированные библиотеки, которые работают в связке с брокером сообщений (например, Redis или RabbitMQ).

Ключевые решения:

1. Celery Самый мощный и популярный фреймворк для распределенных задач. Поддерживает несколько брокеров и бэкендов для хранения результатов. Идеален для высоконагруженных и сложных систем.

   # tasks.py
   from celery import Celery
   
   # Требуется запущенный Redis или RabbitMQ
   app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
   
   @app.task
   def send_email(to, content):
       print(f"Sending email to {to}...")
       # Логика отправки письма
       return f"Email sent to {to}"
   
   # Вызов задачи:
   # from tasks import send_email
   # send_email.delay("user@example.com", "Hello!")

2. RQ (Redis Queue) Простая и легковесная библиотека, использующая исключительно Redis. Отличный выбор для проектов, где не требуется вся мощь Celery.

   # worker.py
   from redis import Redis
   from rq import Queue
   
   def count_words(text):
       return len(text.split())
   
   # Подключение к Redis
   q = Queue(connection=Redis())
   
   # Постановка задачи в очередь
   # job = q.enqueue(count_words, "This is a sample text.")

3. Huey Легковесная альтернатива Celery. Поддерживает Redis, SQLite или файловую систему в качестве хранилища. Проще в настройке, чем Celery, но обладает меньшим функционалом.

   # tasks.py
   from huey import RedisHuey
   
   huey = RedisHuey('my-app')
   
   @huey.task()
   def process_image(image_id):
       print(f"Processing image {image_id}")
       # Логика обработки
       return True

Сводка:

• Celery: Стандарт для production, максимальная гибкость и масштабируемость.
• RQ: Простота и тесная интеграция с Redis.
• Huey: Легковесность и минимальные зависимости.