Django 6 の組み込みタスクフレームワーク：テスト後の第一印象

2025年9月28日

Django 6 にネイティブタスクフレームワークが搭載されると最初に聞いたとき、正直に言うと懐疑的でした。長年、Celery の設定に苦労し、Redis/RabbitMQ のセットアップに対処し、不可解なワーカーの問題をデバッグしてきた私にとって、よりシンプルなものが手に入るという約束は、まるで夢のようでした。しかし、この新しいフレームワークを過去 1 週間かけて深く掘り下げた結果、Django エコシステムにおけるその位置づけと、そうでない場所が見え始めてきました。

Django の新しいタスクフレームワークとは？

Django 6.0 のアルファ版で登場した新しいタスクフレームワークは、Django がバックグラウンド処理を扱う方法の根本的な変化を表しています。Django は初めて、HTTP リクエスト/レスポンスサイクル外で実行する必要があるタスクを定義し、キューに入れる組み込みの方法を提供します。

コンセプトは驚くほどシンプルです。以下は私が使用している基本的なパターンです。

from django.core.mail import send_mail
from django.tasks import task

@task
def email_users(emails, subject, message):
    return send_mail(subject, message, None, emails)

タスクを定義したら、キューに入れるのは簡単です。

email_users.enqueue(
    emails=["[email protected]"],
    subject="メッセージがあります",
    message="こんにちは！",
)

私がすぐに感銘を受けたのは、Celery のセットアップと比較して、これがどれほど自然に感じられるかということです。個別の Celery アプリを作成したり、ブローカーを設定したり、複雑なシリアル化設定を管理したりする必要はありません。うまくいくのです…まあ、ある意味ね。

注意点：それでもワーカーが必要

ここからが面白く（そして、一部の人にとっては残念に感じるかもしれません）なります。Django のタスクフレームワークは、タスクの作成とキューイングを処理しますが、意図的にワーカーメカニズムを提供していません。つまり、タスクを実際に実行するには、依然として外部インフラストラクチャが必要です。

このリリースに含まれている 2 つの組み込みバックエンドは、主に開発とテストを目的としています。本番環境では、独自のワーカーソリューションを実装するか、既存のタスク処理システムと統合する必要があります。この設計上の決定は、考えてみれば理にかなっています。Django は、あらゆるインフラストラクチャの問題を解決しようとするのではなく、Web フレームワークであることに引き続き重点を置いています。

Celery との比較：リンゴとオレンジ？

誰もが尋ねているのは、これが Celery に取って代わることができるかどうかということです。両方を広範囲にテストした結果、答えは単純なイエスまたはノーよりもニュアンスがあると思います。

Celery は、複雑な分散タスク処理のためのヘビー級チャンピオンであり続けています。次のような機能を提供します。

複数のブローカーバックエンド（Redis、RabbitMQ など）
洗練されたルーティングおよび優先度システム
指数関数的なバックオフを備えた組み込みの再試行メカニズム
タスクチェーンとワークフロー
包括的な監視ツール

一方、Django のタスクフレームワークは、完全なソリューションというよりも基盤のように感じられます。メールの送信やアップロードの処理などの基本的な作業を、完全な Celery セットアップのオーバーヘッドなしでオフロードしたい場合に最適です。

「CMS や e コマースシステムなどの複雑なアプリケーションの場合、Celery はバックグラウンドタスクに最適な選択肢です。構成はより単純な代替手段よりも複雑になる可能性がありますが、プロジェクトは将来より強力になります。」

最近の比較からのこの引用は、私の経験と共鳴します。私の個人的なプロジェクトや小規模なクライアントワークの場合、Django のタスクフレームワークが私の頼りになるものになりつつあります。しかし、大量の処理ニーズがあるエンタープライズアプリケーションの場合はどうでしょうか。Celery はどこにも行きません。

私のテストセットアップと最初の調査結果

私は、いくつかの一般的なシナリオでフレームワークをテストしています。

メール通知

上記のメールの例は、私の開発環境では完璧に機能しています。イミディエイトバックエンドは、タスクを同期的に処理するため、テストに最適です。

データ処理

CSV 処理とレポート生成のタスクを作成しました。デコレータ構文を使用すると、既存の関数を簡単に変換できます。

@task
def process_user_data(user_id):
    # ここに重い処理ロジックがあります
    pass

定期メンテナンス

Django のフレームワークには Celery Beat のようなスケジューリングは含まれていませんが、特定のインターバルでタスクをキューに入れる cron ジョブを試しています。

構成とバックエンドオプション

構成は、Django 設定ファイルの TASKS 設定を通じて行われます。このフレームワークは拡張できるように設計されているため、Redis、データベースキュー、AWS SQS などのクラウドサービス用のコミュニティ開発バックエンドが登場することを期待しています。

私が評価しているのは、柔軟性です。特定のインフラストラクチャの選択肢に縛られていません。これは、カスタマイズを許可しながら、賢明なデフォルトを提供するという Django の哲学とよく合っています。

Django 開発者向けの実際的なアドバイス

1 週間の実験の後、私のアドバイスは次のとおりです。

Django タスクを使用する場合

簡単なメール送信と通知
基本的なファイル処理とアップロード
軽量なデータ変換
開発およびテスト環境
追加のインフラストラクチャを回避したいプロジェクト

Celery を使用する場合

大量のタスク処理
複雑なワークフローとタスクの依存関係
タスクの監視と管理 UI の必要性
複数のサーバーにまたがる分散処理
保証された配信を必要とするミッションクリティカルなバックグラウンドジョブ

移行戦略

現在 Celery を使用していて、切り替えを検討している場合は、小規模から始めることをお勧めします。最も単純なバックグラウンドタスクを特定し、最初にそれらを移行します。Django のフレームワークがニーズを満たしているかどうかを評価しながら、複雑なワークフローには Celery を使用し続けてください。

今後の展望

Django 6 でのネイティブタスクフレームワークの導入は、自然な進化のように感じられます。完全なタスクキューシステムの複雑さなしに、基本的なバックグラウンド処理を必要とする開発者向けのギャップを埋めます。複雑なユースケースでは Celery に取って代わることはありませんが、多くの Django プロジェクトを簡素化する歓迎すべき追加機能です。

特に、コミュニティがこの基盤の上に何を構築するのかを楽しみにしています。拡張可能なバックエンドシステムは、Django のシンプルさと Celery のパワーの間のギャップを埋める革新的なソリューションが登場する可能性が高いことを意味します。

今のところ、通常の設定の煩わしさなしに、Django プロジェクトにバックグラウンドタスクを追加するシンプルさを楽しんでいます。時には、少ないことが本当に多いのです。