Python Queue 与 Celery 这两种队列的区别

Python 中的 queue 模块和 Celery 队列是两种不同场景下的任务队列解决方案，主要区别体现在架构、用途和功能上：

1. 架构与用途

2. 功能对比

3. 性能与扩展性

4. 代码示例对比

使用 queue 实现生产者-消费者模型

from queue import Queue
import threading

def worker(q):
    while True:
        item = q.get()
        print(f"Processing {item}")
        q.task_done()

q = Queue()
threads = []
for _ in range(3):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(q,))
    t.start()
    threads.append(t)

for item in ["task1", "task2", "task3"]:
    q.put(item)

q.join()
for t in threads:
    t.join()

使用 Celery 实现异步任务

# tasks.py
from celery import Celery

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

@app.task
def process_task(item):
    return f"Processed {item}"

# 调用任务
result = process_task.delay("task1")
print(result.get(timeout=10))  # 获取任务结果

选择建议

• 用 queue 的场景：

  • 单机多线程/进程间简单任务分发
  • 无需持久化或复杂管理的轻量级需求
  • 快速实现生产者-消费者模型

• 用 Celery 的场景：

  • 需要分布式任务处理的 Web 应用（如发送邮件、处理图片）
  • 任务需持久化、重试、监控
  • 系统需横向扩展（多台服务器协同工作）

如果只需单机内简单的任务队列，queue 足够高效；若需构建可扩展的异步任务系统，Celery 是更专业的选择。