RQ，一個神奇的 Python 庫
作者：老朱2000
RQ? 最適合需要簡單任務(wù)隊列的小型到中型項目。對于更復雜的用例，可能需要考慮 Celery 等更強大的解決方案。?
RQ (Redis Queue) 是一個簡單的 Python 庫，用于將任務(wù)放入隊列并通過工作進程(worker)在后臺執(zhí)行這些任務(wù)。它基于 Redis 構(gòu)建，是一個輕量級的異步任務(wù)隊列解決方案。
核心概念
主要組件：
- Queue: 存儲待處理任務(wù)的隊列
- Job: 表示一個待執(zhí)行的任務(wù)
- Worker: 從隊列中獲取任務(wù)并執(zhí)行的進程
- Result: 任務(wù)執(zhí)行后的結(jié)果
工作流程：
- 將任務(wù)放入隊列
- Worker進程從隊列獲取任務(wù)
- Worker執(zhí)行任務(wù)
- 存儲執(zhí)行結(jié)果(可選)
安裝
前置條件：首先你需要有一個 redis,安裝好后，啟動 redis-server
安裝 RQ 庫：
pip install rq
# 或通過github安裝
pip install -e git+git@github.com:nvie/rq.git@master#egg=rq基本使用
創(chuàng)建一個任務(wù)task：
# tasks.py
def task(message):
print(f"Processing: {message}")
return message.upper() # 示例處理創(chuàng)建一個 Queue 及 Producer：
from redis import Redis
from rq import Queue
from mq.tasks import task # 從模塊導入，不是__main__
# 連接Redis
redis_conn = Redis()
# 創(chuàng)建隊列
q = Queue(cnotallow=redis_conn)
# 將任務(wù)加入隊列
job = q.enqueue(task, "hello,world")
print(f"Job enqueued with ID: {job.id}")啟動Worker：
rq worker如果是windows操作系統(tǒng)：
pip install rq-win
# 獲取使用 --worker-class 參數(shù)
rq worker --worker-class rq.worker.SimpleWorkerWorker 會開始監(jiān)聽隊列并執(zhí)行任務(wù)。
測試效果：
python producer.py
高級功能
獲取任務(wù)結(jié)果：
from redis import Redis
from rq.job import Job
redis_conn = Redis()
# 所有結(jié)果
# Job.results()
# 或通過job_id獲取
job_id = 'b6900938-6194-468c-9120-dc81f880c459'
job = Job.fetch(job_id, cnotallow=redis_conn)
print(job.latest_result())
# 輸出結(jié)果
# Result(id=1753630583817-0, type=SUCCESSFUL)設(shè)置任務(wù)超時：
job = q.enqueue(task, args=("hello,world",), timeout=10)任務(wù)失敗重試：
job = q.enqueue(task, args=("hello,world",), retry=3)具體其它用法可參考資料：https://wxy2077.github.io/Python-rq-doc-cn
優(yōu)缺點
優(yōu)點：
- 簡單易用，學習曲線平緩
- 基于Redis，無需額外依賴
- 輕量級，適合小型到中型項目
- 良好的Python集成
缺點：
- 功能相對基礎(chǔ)，不適合復雜工作流
- 監(jiān)控和管理功能有限
- 性能不如一些更專業(yè)的隊列系統(tǒng)
替代方案：
- Celery: 功能更強大，但更復雜
- Huey: 輕量級，支持多存儲后端
- Dramatiq: 現(xiàn)代設(shè)計，性能優(yōu)秀
RQ 最適合需要簡單任務(wù)隊列的小型到中型項目。對于更復雜的用例，可能需要考慮 Celery 等更強大的解決方案。
責任編輯：趙寧寧
來源：
程序員老朱
