例子：
执行example.py添加任务，用executor.py来执行任务，目前max_workers参数并不起作用...
需要执行函数必须可以import，如果在需要执行的函数所在的模块ENQUEUE，一定要避免加载模块的时候就直接ENQUEUE了（最好在if __name__ == '__main__'，或者某个不会在加载模块就执行的作用域内），不然会造成死循环... 因为imp.load_source会加载并初始化那个模块，当时文档没看清，这个里曾经困扰我好久，任务越执行越多...
任务队列的大概思路是将需要执行的任务pickle后存储在Redis里，然后让Worker取出来执行。
如上所述，像rq一样只能用于执行本机的Python代码。不过这个更简单，目前没有优先级、没有超时机制、不能依赖于其它任务、非异步执行等等等，不过有重试机制...
tqueue.py里有四种队列，基于Redis，Queue用来存储等待执行的任务，SuccessQueue存储执行成功（没有异常）的任务结果，FailQueue用于存储执行出现异常并需要重试的任务，DeadQueue用来存储用完重试次数也不能正确执行的任务异常信息。这里面task_id是一个关键值，将它们关联起来。
Worker 很简单，首先查看队列Queue里有没有等待执行的任务，如果有就执行；没有就看是否需要重试，如果需要重试查看队列FailQueue里是否有任务，有就执行，如果重试次数用完了，连同异常信息加入DeadQueue；如果不需要重试，会把出现异常的任务直接加入DeadQueue；若十秒内没有任务可执行，就打印运行状态。