APScheduler的使用是怎么樣的-創(chuàng)新互聯(lián)

今天就跟大家聊聊有關APScheduler的使用是怎么樣的，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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　　1.簡介

　　APScheduler 是一款Python開發(fā)的定時任務工具, 跨平臺運行, 不依賴Linux系統(tǒng)的crontab服務, 在windows上也可以運行

　　官方文檔的地址是 https://apscheduler.readthedocs.io/en/latest/index.html

　　簡單介紹

　　APScheduler具有四種組件

　　觸發(fā)器(triggers) 指定定時任務的執(zhí)行的時機

　　存儲器(job stores) 可以定時持久化存儲, 可以保存在數(shù)據(jù)庫中或redis

　　# 存儲在redis中

　　from apscheduler.jobstores.redis import RedisJobStore

　　# 存儲在mongo中

　　from apscheduler.jobstores.mongodb import MongoDBJobStore

　　# 存儲在數(shù)據(jù)庫中

　　from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore

　　執(zhí)行器(executors) 在定時任務執(zhí)行時, 進程或者線程的方式執(zhí)行任務

　　調度器(schedulers)

　　# 以后臺的方式運行

　　from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

　　# 以阻塞的方式運行, 前臺運行

　　from apscheduler.schedulers.background import BlockingScheduler

　　對添加的任務可以做持久保存

　　2.安裝

　　pip install apscheduler

　　3. 觸發(fā)器 Trigger

　　date在特定的時間日期執(zhí)行

　　from datetime import date

　　from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

　　sched = BlockingScheduler()

　　def my_job(text):

　　print(text)

　　# 在2019年11月6日00:00:00執(zhí)行

　　sched.add_job(my_job, 'date', run_date=date(2019, 11, 6))

　　# 在2019年11月6日16:30:05, 可以指定運行的詳細時間

　　sched.add_job(my_job, 'date', run_date=datetime(2009, 11, 6, 16, 30, 5))

　　# 運行時間也可以是字符串的形式

　　sched.add_job(my_job, 'date', run_date='2009-11-06 16:30:05', args=['text])

　　# 立即執(zhí)行

　　sched.add_job(my_job, 'date')

　　sched.start()

　　interval：以固定的時間間隔運行作業(yè)時使用

　　weeks (int) – 間隔的周數(shù)

　　days (int) – 間隔的天數(shù)

　　hours (int) – 間隔的小時

　　minutes (int) –間隔的分鐘

　　seconds (int) – 間隔的秒

　　start_date (datetime|str) – 間隔時間的起點

　　end_date (datetime|str) – 間隔時間的結束點

　　timezone (datetime.tzinfo|str) – 時區(qū)

　　jitter (int|None) – 將作業(yè)執(zhí)行延遲的時間

　　from datetime import datetime

　　# 每兩小時執(zhí)行一次

　　sched.add_job(job_function, 'interval', hours=2)

　　# 在2018年10月10日09:30:00 到2019年6月15日11:00:00的時間內，每兩小時執(zhí)行一次

　　sched.add_job(job_function, 'interval', hours=2, start_date='2018-10-10 09:30:00', end_date='2019-06-15 11:00:00')

　　cron：在一天中的特定時間定期運行作業(yè)時使用

　　常見的參數(shù)

　　year (int|str) – 4位數(shù)的年份

　　month (int|str) – month (1-12)

　　day (int|str) – day (1-31)

　　week (int|str) – ISO week (1-53)

　　day_of_week (int|str) –工作日的編號或名稱(0-6或周一，周二，周三，周四，周五，周六，周日)

　　hour (int|str) – 小時(0-23)

　　minute (int|str) – 分鐘 (0-59)

　　second (int|str) – 秒 (0-59)

　　start_date (datetime|str) –最早觸發(fā)的日期/時間(包括)

　　end_date (datetime|str) – 結束觸發(fā)的日期/時間(包括)

　　timezone (datetime.tzinfo|str) – 時區(qū)

　　jitter (int|None) – 將執(zhí)行作業(yè)延遲幾秒執(zhí)行

　　常見的表達式類型

　　# 在6、7、8、11、12月的第三個周五的00:00, 01:00, 02:00和03:00 執(zhí)行

　　sched.add_job(job_function, 'cron', month='6-8,11-12', day='3rd fri', hour='0-3')

　　# 在2014年5月30日前的周一到周五的5:30執(zhí)行

　　sched.add_job(job_function, 'cron', day_of_week='mon-fri', hour=5, minute=30, end_date='2014-05-30')

　　# 執(zhí)行的方式用裝飾器的形式, 每個月的最后一個星期日執(zhí)行

　　@sched.scheduled_job('cron', id='my_job_id', day='last sun')

　　def some_decorated_task():

　　print("I am printed at 00:00:00 on the last Sunday of every month!")

　　# 可以使用標準的crontab表達式執(zhí)行

　　sched.add_job(job_function, CronTrigger.from_crontab('0 0 1-15 may-aug *'))

　　# 延遲120秒執(zhí)行

　　sched.add_job(job_function, 'cron', hour='*', jitter=120)

　　calendarinterval：在一天的特定時間以日歷為基礎的間隔運行作業(yè)時使用

　　參數(shù)和 interval 中的參數(shù)設置相同

　　from datetime import datetime

　　from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

　　def job_function():

　　print("Hello World")

　　sched = BlockingScheduler()

　　# 每個月的15:36:00 執(zhí)行這個任務

　　sched.add_job(job_function, 'calendarinterval', months=1, hour=15, minute=36)

　　# 從今天開始每兩個月的 15點36分執(zhí)行, 時間范圍是 2019-6-16到 2020-3-26

　　sched.add_job(job_function, 'calendarinterval', months=2, start_date='2019-06-16',

　　end_date='2020-03-16', hour=15, minute=36)

　　sched.start()

　　4. 儲存器

　　REDIS_CONF = {

　　"password": "xxxxx",

　　"host": "192.168.137.120",

　　"port": 6379,

　　"db": 0}

　　from apscheduler.jobstores.redis import RedisJobStore

　　from apscheduler.jobstores.mongodb import MongoDBJobStore

　　from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore

　　# 存儲器

　　job_stores = {

　　# 使用redis存儲

　　'redis': RedisJobStore(jobs_key=jobs_key, run_times_key=run_times_key, **REDIS_CONF),

　　# 使用mongo存儲

　　'mongo': MongoDBJobStore(),

　　# 數(shù)據(jù)庫存儲

　　'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite:///jobs.sqlite')

　　}

　　# 執(zhí)行器

　　executors = {

　　'default': ThreadPoolExecutor(20), # 20個線程

　　'processpool': ProcessPoolExecutor(5) # 5個進程

　　}

　　job_defaults = {

　　'coalesce': False, # 相同任務觸發(fā)多次

　　'max_instances': 3 # 每個任務最多同時觸發(fā)三次

　　}

　　# 使用配置, 啟動

　　scheduler = BackgroundScheduler(jobstores=jobstores, executors=executors, job_defaults=job_defaults, timezone=utc)

　　5. 執(zhí)行器在定時任務該執(zhí)行時，以進程或線程方式執(zhí)行任務

　　# 線程的方式執(zhí)行

　　from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor

　　executors = {

　　'default': ThreadPoolExecutor(20) # 最多20個線程同時執(zhí)行

　　}

　　scheduler = BackgroundScheduler(executors=executors)

　　# 進程的方式

　　executors = {

　　'default': ProcessPoolExecutor(5) # 最多5個進程同時執(zhí)行

　　}

　　6.調度器

　　BlockingScheduler: 作為獨立進程時使用

　　from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

　　scheduler = BlockingScheduler()

　　scheduler.start()

　　# 此處程序會發(fā)生阻塞復制代碼

　　BackgroundScheduler 后臺運行, 在框架中使用

　　from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

　　scheduler = BackgroundScheduler()

　　scheduler.start()

　　# 此處程序不會發(fā)生阻塞復制代碼

　　AsyncIOScheduler : 當你的程序使用了asyncio的時候使用。

　　GeventScheduler : 當你的程序使用了gevent的時候使用。

　　TornadoScheduler : 當你的程序基于Tornado的時候使用。

　　TwistedScheduler : 當你的程序使用了Twisted的時候使用

　　QtScheduler : 如果你的應用是一個Qt應用的時候可以使用。

　　7. 配置的三中方法

　　方法1

　　from pytz import utc

　　from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

　　from apscheduler.jobstores.mongodb import MongoDBJobStore

　　from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore

　　from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor

　　jobstores = {

　　'mongo': MongoDBJobStore(),

　　'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite:///jobs.sqlite')

　　}

　　executors = {

　　'default': ThreadPoolExecutor(20), # 大線程數(shù)

　　'processpool': ProcessPoolExecutor(5) # 大進程數(shù)

　　}

　　job_defaults = {

　　'coalesce': False,

　　'max_instances': 3 # 同一個任務啟動實例的大個數(shù)

　　}

　　# 配置的使用方式

　　scheduler = BackgroundScheduler(jobstores=jobstores, executors=executors, job_defaults=job_defaults, timezone=utc)鄭州婦科檢查哪家好 http://www.zzkdfk.com/

　　方法2

　　from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

　　# 使用字典的形式添加配置

　　scheduler = BackgroundScheduler({

　　'apscheduler.jobstores.mongo': {

　　'type': 'mongodb'

　　'apscheduler.jobstores.default': {

　　'type': 'sqlalchemy',

　　'url': 'sqlite:///jobs.sqlite'

　　'apscheduler.executors.default': {

　　'class': 'apscheduler.executors.pool:ThreadPoolExecutor',

　　'max_workers': '20'

　　'apscheduler.executors.processpool': {

　　'type': 'processpool',

　　'max_workers': '5'

　　'apscheduler.job_defaults.coalesce': 'false',

　　'apscheduler.job_defaults.max_instances': '3',

　　'apscheduler.timezone': 'UTC',

　　})

　　方法3

　　from pytz import utc

　　from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

　　from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore

　　from apscheduler.executors.pool import ProcessPoolExecutor

　　jobstores = {

　　'mongo': {'type': 'mongodb'},

　　'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite:///jobs.sqlite')

　　}

　　executors = {

　　'default': {'type': 'threadpool', 'max_workers': 20},

　　'processpool': ProcessPoolExecutor(max_workers=5)

　　}

　　job_defaults = {

　　'coalesce': False,

　　'max_instances': 3

　　}

　　scheduler = BackgroundScheduler()

　　# 使用調度器對象的 configure屬性增加存儲器, 執(zhí)行器存儲器的配置

　　scheduler.configure(jobstores=jobstores, executors=executors, job_defaults=job_defaults, timezone=utc)

　　8. 定時任務啟動

　　scheduler.start()

　　對于BlockingScheduler ，程序會阻塞在這，防止退出，作為獨立進程時使用。

　　對于BackgroundScheduler，可以在應用程序中使用。不再以單獨的進程使用。

　　9. 任務管理

　　方式1

　　job = scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2) # 添加任務

　　job.remove() # 刪除任務

　　job.pause() # 暫定任務

　　job.resume() # 恢復任務

　　job.shutdown() # 關閉調度

　　job.shutdown(wait=False) # 不等待正在運行的任務

　　方式2

　　scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id') # 添加任務

　　scheduler.remove_job('my_job_id') # 刪除任務

　　scheduler.pause_job('my_job_id') # 暫定任務

　　scheduler.resume_job('my_job_id') # 恢復任務

　　修改調度, 修改調度的配置屬性

　　job.modify(max_instances=6, name='Alternate name')

　　# 更改觸發(fā)器

　　scheduler.reschedule_job('my_job_id', trigger='cron', minute='*/5')

　　獲取作業(yè)列表 get_jobs() 方法, 返回的是Job實例列表

　　10.日志的使用

　　項目中沒有使用日志記錄,

　　import logging

　　logging.basicConfig()

　　logging.getLogger('apscheduler').setLevel(logging.DEBUG)

　　集成到項目中的日志中

　　logger = logging.getLogger("django")

　　......

　　scheduler = BackgroundScheduler(jobstores=job_stores, executors=executors, job_defaults=job_defaults)

　　scheduler._logger = logger

　　11.完整的例子

　　REDIS_CONF = {

　　"password": "xxxxx",

　　"host": "192.168.137.120",

　　"port": 6379,

　　"db": 0}

　　logger = logging.getLogger("django")

　　jobs_key = 'collection_api_apscheduler.jobs'

　　run_times_key = 'collection_api_apscheduler.run_times'

　　job_stores = {

　　'default': RedisJobStore(jobs_key=jobs_key, run_times_key=run_times_key, **REDIS_CONF)

　　}

　　executors = {

　　'default': {'type': 'threadpool', 'max_workers': 60}

　　}

　　job_defaults = {

　　'coalesce': True, # 相同任務同時觸發(fā)多次時，只運行一次

　　'max_instances': 3,

　　'misfire_grace_time': 30, # 過期30秒依然執(zhí)行該任務

　　}

　　scheduler = BackgroundScheduler(jobstores=job_stores, executors=executors, job_defaults=job_defaults)

　　scheduler._logger = logger

　　# 如果持久化的調度器中作業(yè)列表, 調度器繼續(xù)執(zhí)行

　　if scheduler.get_jobs():

　　scheduler.resume()

　　# 添加定時任務

　　scheduler.add_job(handle_news_task, 'date', id='handle_news_task', replace_existing=True)

　　scheduler.add_job(......)

　　scheduler.start()

看完上述內容，你們對APScheduler的使用是怎么樣的有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設公司行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

網(wǎng)站欄目：APScheduler的使用是怎么樣的-創(chuàng)新互聯(lián)
文章鏈接：http://www.muchs.cn/article22/ipecc.html

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