Pythonで非同期タスクを扱うためのツールとして、QueueとCeleryがよく使われます。これらのツールはどちらもタスクをキューに追加し、バックグラウンドでそれらを処理します。しかし、それぞれのツールには特性と利点があります。
Celery
CeleryはPythonベースの分散タスクキューツールで、WebAPIへのリクエストに対応したタスクを非同期実行し、結果を確認することができます。Celeryはメッセージキューを介したメッセージのやりとりを抽象化しており、これによって簡単にアプリケーションに非同期的な振る舞いを組み込むことができます。
Queue
PythonのQueueは、標準ライブラリの一部であり、スレッド間でデータを安全に交換するためのデータ構造を提供します。Queueは、データを一時的に保存するためのFIFO（First In, First Out）データ構造を提供します。
比較
CeleryとQueueの主な違いは、Celeryが分散環境での使用を前提としているのに対し、Queueは単一のプロセス内での使用を前提としていることです。したがって、複数のワーカーがタスクを並行して処理する必要がある場合、またはタスクが重い場合はCeleryが適しています。一方、軽量な処理やメモリや変数を共有する場合はQueueが適しています。
以上の情報を考慮に入れて、Pythonで非同期タスクを扱う際には、タスクの性質とアプリケーションの要件に基づいて、CeleryまたはQueueを選択することが重要です。