Уникальность QTasks¶

QTasks — это не просто альтернатива Celery или RQ. Это фреймворк с иным взглядом на архитектуру очередей задач: гибким, модульным и ориентированным на расширение. Ниже представлены ключевые особенности, которые формируют его отличия.

🧬 Компонентная архитектура¶

Все ключевые элементы (Broker, Worker, Storage, GlobalConfig, Starter, TaskExecutor и др.)полностью заменяемы.
Компоненты можно переписать под собственную инфраструктуру без изменения ядра.
Расширения подключаются через плагины и стартеры.

🆚 Celery: монолитная связка. QTasks: независимые компоненты с plug‑and‑play подходом.

🔁 Поддержка `yield` в задачах¶

Позволяет строить поэтапные, потоковые сценарии.

Поддержка генераторов в задачах.
Обработка результатов yield через generate_handler.
Итоговое значение return возвращается как обычный результат задачи.

@app.task(generate_handler=handler)
def task():
    step = yield "INIT"
    return step

🆚 Большинство фреймворков не поддерживает generator‑based задачи.

🧠 Echo и доступ к задаче через `self`¶

При включённом echo=True задача превращается в объект Task (Async/Sync), что открывает доступ к инфраструктуре:

self.add_task() — создание вложенных задач
self.ctx.get_logger() — контекстный логгер
self.ctx.cancel() — завершение задачи заранее
self.ctx.get_task() — получение другой задачи по UUID

🆚 В других фреймворках задача — простая функция без self‑контекста.

⚙️ Контекст выполнения (ctx)¶

Контекст задачи предоставляет:

UUID задачи
доступ к Broker, Storage, GlobalConfig
работу с metadata (get_metadata())
безопасный sleep (ctx.sleep())
отмену задач (cancel())

Это позволяет строить сложные сценарии без глобальных переменных и сторонних синглтонов.

🔗 State и Depends¶

State¶

Потокобезопасное хранение промежуточных данных между задачами.

from qtasks.plugins import AsyncState

class MyState(AsyncState):
    pass

@app.task
def sample(state: MyState):
    ...

Depends¶

Инъекция зависимостей в задачи:

@app.task
def job(data: int, db=Depends(connect_db, scope="worker")):
    return db.save(data)

Scopes включают:

task
worker
broker
storage
global_config

QTasks автоматически создаёт и завершает зависимости по указанному scope.

🧩 Плагины и стартеры¶

Плагины можно привязывать к любым событиям (триггерам) внутри системы.
Можно расширять поведение Worker, Broker, Storage, TaskExecutor.
Стартер управляет жизненным циклом компонентов и позволяет внедрять кастомные сценарии потоков.

🆚 Celery требует monkeypatch или глубокую модификацию.

⏱ Таймеры без отдельного сервиса¶

Встроенный AsyncTimer запускает задачи по расписанию:

cron‑логика через apscheduler
интеграция с приложением без отдельного процесса типа Celery Beat

🛠 Минимальные зависимости, лёгкий запуск¶

Можно работать без Redis и брокеров — через in‑memory очередь.
Запуск:

python main.py
qtasks -A app:app run

Простота позволяет использовать QTasks в микросервисах, автоматизации, фриланс‑проектах.

🚀 Производительность¶

0.6–0.7 сек на задачу с Redis.
Асинхронная обработка через PriorityQueue и anyio.Semaphore.
Низкие накладные расходы даже на больших объёмах задач.

🧪 Инфраструктура для тестирования¶

SyncTestCase и AsyncTestCase подменяют компоненты для изолированного тестирования.
Работает без запуска воркера.
Поддержка pytest, unittest, pytest-asyncio.

💡 Подходит для любого уровня разработчика¶

Junior: простота API
Middle: плагины, middleware, TaskManager
Senior: замена компонентов, управление контекстом, собственные executors
Lead: мониторинг, масштабирование, архитектура систем на QTasks

QTasks — это конструктор, который позволяет собирать фреймворк под свои задачи: от маленького скрипта до распределённого сервиса.