Python爬虫任务队列除了Redis，还有哪些其他选择？

除了Redis，Python爬虫任务队列还有几个靠谱的选择：

Celery + RabbitMQ/其他broker 这是最经典的生产级方案。Celery本身是分布式任务队列，支持多种消息中间件作为broker。RabbitMQ是AMQP标准实现，功能完整可靠。配置示例：

# tasks.py
from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task
def crawl_task(url):
    # 爬虫逻辑
    return result

# 生产者
crawl_task.delay('http://example.com')

RQ (Redis Queue) 如果已经在用Redis但想要更简单的任务队列，RQ是个轻量级选择。它基于Redis但提供了更友好的任务队列抽象：

from rq import Queue
from redis import Redis
from my_module import crawl_function

redis_conn = Redis()
q = Queue(connection=redis_conn)
job = q.enqueue(crawl_function, 'http://example.com')

Apache Kafka 对于高吞吐量、需要流处理的场景，Kafka很合适。它本质上是个分布式流平台，但常被用作任务队列：

from kafka import KafkaProducer, KafkaConsumer

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
producer.send('crawl_tasks', b'http://example.com')

数据库方案 简单的场景可以直接用数据库做队列，比如PostgreSQL或MySQL。用SELECT FOR UPDATE或SKIP LOCKED实现队列语义：

# 使用PostgreSQL的SKIP LOCKED
with connection.cursor() as cursor:
    cursor.execute("""
        UPDATE tasks SET status='processing'
        WHERE id = (
            SELECT id FROM tasks 
            WHERE status='pending'
            ORDER BY id
            FOR UPDATE SKIP LOCKED
            LIMIT 1
        )
        RETURNING id, url
    """)

内存队列 单机场景下，queue.Queue或asyncio.Queue就够用了：

import asyncio
from collections import deque

async def worker(queue):
    while True:
        url = await queue.get()
        # 处理任务
        queue.task_done()

queue = asyncio.Queue(maxsize=1000)

其他消息队列

• ZeroMQ: 轻量级，适合点对点通信
• NSQ: 分布式实时消息平台，部署简单
• Beanstalkd: 简单快速的分布式队列

选型一句话建议：根据你的数据量、可靠性和部署复杂度来选。

rabbitmq