python定时任务APScheduler
APScheduler定时任务
APScheduler 支持三种调度任务:固定时间间隔,固定时间点(日期),Linux 下的 Crontab 命令。同时,它还支持异步执行、后台执行调度任务。
一、基本架构
触发器 triggers:设定触发任务的条件
描述一个任务何时被触发,按日期或按时间间隔或按 cronjob 表达式三种方式触发
任务存储器 job stores:存放任务,可以放内存(默认)或数据库
注:调度器之间不能共享任务存储器
执行器 executors:用于执行任务,可设定执行模式
将指定的作业提交到线程池或者进程池中运行,任务完成通知调度器触发相应的事件。
调度器 schedulers:将上方三个组件作为参数,创建调度器实例执行。
协调三个组件的运行。
二、调度器组件(schedulers)
BlockingScheduler
阻塞式调度器调度程序是进程中唯一运行的进程,调用start函数会阻塞当前线程,不能立即返回。
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import time
scheduler = BlockingScheduler()
def job1():
print "%s: 执行任务" % time.asctime()
scheduler.add_job(job1, 'interval', seconds=3)
scheduler.start()
BackgroundScheduler
后台调度器当前线程不会阻塞,调度器后台执行
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
import time
scheduler = BackgroundScheduler()
def job1():
print "%s: 执行任务" % time.asctime()
scheduler.add_job(job1, 'interval', seconds=3)
scheduler.start()
time.sleep(10)
注:10秒执行完后,程序结束。
AsyncIOScheduler
AsyncIO调度器适用于使用了asyncio的情况
from apscheduler.schedulers.asyncio import AsyncIOScheduler
import asyncio
...
...
try:
asyncio.get_event_loop().run_forever()
except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
pass
GeventScheduler
Gevent调度器使用了Gevent的情况
from apscheduler.schedulers.gevent import GeventScheduler
...
...
g = scheduler.start()
try:
g.join()
except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
pass
TornadoScheduler
Tornado调度器适用于构建Tornado应用
TwistedScheduler
Twisted调度器适用于构建Twisted应用
QtScheduler
Qt调度器适用于构建Qt应用
三、触发器组件(trigger)
date
:只在某个时间点执行一次,具体日期run_date(datetime|str)
scheduler.add_job(my_job, 'date', run_date=datetime(2019, 7, 12, 15, 30, 5), args=[])
scheduler.add_job(my_job, 'date', run_date="2019-07-12", args=[])
timezone
指定时区interval
:每隔一段时间允许一次,时间间隔weeks=0 | days=0 | hours=0 | minutes=0 | seconds=0, start_date=None, end_date=None, timezone=None
scheduler.add_job(my_job, 'interval', hours=2)
scheduler.add_job(my_job, 'interval', hours=2, start_date='2017-9-8 21:30:00', end_date='2018-06-15 21:30:00)
cron
:任务的运行周期(year=None, month=None, day=None, week=None, day_of_week=None, hour=None, minute=None, second=None, start_date=None, end_date=None, timezone=None)
除了week和 day_of_week,它们的默认值是
*
例如
day=1, minute=20
,这就等于year='*', month='*', day=1, week='*', day_of_week='*', hour='*', minute=20, second=0
,工作将在每个月的第一天以每小时20分钟的时间执行表达式类型
表达式 参数类型 描述 * 所有 通配符。例: minutes=*
即每分钟触发*/a 所有 可被a整除的通配符。 a-b 所有 范围a-b触发 a-b/c 所有 范围a-b,且可被c整除时触发 xth y 日 第几个星期几触发。x为第几个,y为星期几 last x 日 一个月中,最后个星期几触发 last 日 一个月最后一天触发 x,y,z 所有 组合表达式,可以组合确定值或上方的表达式
注:当设置的时间间隔小于,任务的执行时间,线程会阻塞住,等待执行完了才能执行下一个任务,可以设置
max_instance
指定一个任务同一时刻有多少个实例在运行,默认为1
四、配置调度器
转自:https://www.jianshu.com/p/4f5305e220f0
线程池执行器默认为10,内存任务存储器为memoryjobstore
,如果想自己配置的话可以执行以下操作
需求:
两个任务储存器分别搭配两个执行器;同时,还要修改任务的默认参数;最后还要改时区
- 名称为“mongo”的
MongoDBJobStore
- 名称为“default”的
SQLAlchemyJobStore
- 名称为“ThreadPoolExecutor ”的
ThreadPoolExecutor
,最大线程20个 - 名称“processpool”的
ProcessPoolExecutor
,最大进程5个 - UTC时间作为调度器的时区
- 默认为新任务关闭合并模式()
- 设置新任务的默认最大实例数为3
方法一:
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),
'processpool': ProcessPoolExecutor(5)
}
job_defaults = {
'coalesce': False,
'max_instances': 3
}
scheduler = BackgroundScheduler(jobstores=jobstores, executors=executors, job_defaults=job_defaults, timezone=utc)
方法二:
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
# The "apscheduler." prefix is hard coded
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',
})
方法三:
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()
# ..这里可以添加任务
scheduler.configure(jobstores=jobstores, executors=executors, job_defaults=job_defaults, timezone=utc)
五、启动调度器
除了BlockingScheduler
外,其他非阻塞的调度器都会立即返回,运行之后的代码。
BlockingScheduler
需要将运行的代码放在start()之前
1.添加任务
1.调用add_job() #可以传参max_instance,同一任务的运行实例个数
当有任务中途中断,后面恢复后,有N个任务没有执行
coalesce:true ,恢复的任务会执行一次
coalesce:false,恢复后的任务会执行N次配合misfire_grace_time使用
misfire_grace_time设置时间差值,由于某些原因没有运行,再次提交时,大于设置的时间,实例不会运行。
2.装饰器scheduled_job()
立即运行可以不设置trigger参数
2.移除任务
# 根据任务实例删除
job = scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2)
job.remove()
# 根据任务id删除
scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id')
scheduler.remove_job('my_job_id')
3.暂停任务
job = scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2)
# 根据任务实例
job.pause() #暂停
job.resume() #继续
# 根据任务id暂停
scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id')
scheduler.pause_job('my_job_id')
scheduler.resume_job('my_job_id')
4.调度器操作
scheduler.start() #开启
scheduler.shotdown(wait=True|False) #关闭 False 无论任务是否执行,强制关闭
异常捕获
# 可以添加apscheduler日志至DEBUG级别,这样就能捕获异常信息
import logging
logging.basicConfig()
logging.getLogger('apscheduler').setLevel(logging.DEBUG)
python定时任务APScheduler的更多相关文章
- python 定时任务APScheduler 使用介绍
python 定时任务APScheduler 使用介绍 介绍: APScheduler的全称是Advanced Python Scheduler.它是一个轻量级的 Python 定时任务调度框架. ...
- python 定时任务apscheduler的使用
apscheduler 的使用 我们项目中总是避免不了要使用一些定时任务,比如说最近的项目,用户点击报名考试以后需要在考试日期临近的时候推送小程序消息提醒到客户微信上,翻了翻 fastapi 中的 ...
- Python定时任务框架APScheduler 3.0.3 Cron示例
APScheduler是基于Quartz的一个Python定时任务框架,实现了Quartz的所有功能,使用起来十分方便.提供了基于日期.固定时间间隔以及crontab类型的任务,并且可以持久化任务.基 ...
- Python定时任务框架APScheduler
http://blog.csdn.net/chosen0ne/article/details/7842421 APScheduler是基于Quartz的一个Python定时任务框架,实现了Quartz ...
- [转]Python定时任务框架APScheduler
APScheduler是基于Quartz的 一个Python定时任务框架,实现了Quartz的所有功能,使用起来十分方便.提供了基于日期.固定时间间隔以及crontab类型的任务,并且可以 持久化任务 ...
- Python定时任务-schedule vs. Celery vs. APScheduler
在Python开发过程中我们经常需要执行定时任务,而此类任务我们通常有如下选项: 自己造轮子 使用schedule库 使用Celery定时任务 使用APScheduler 自己造轮子实现,最大的优势就 ...
- Python使用APScheduler实现定时任务
APScheduler是基于Quartz的一个Python定时任务框架.提供了基于日期.固定时间间隔以及crontab类型的任务,并且可以持久化任务.在线文档:https://apscheduler. ...
- Python 定时任务框架 APScheduler 详解
APScheduler 最近想写个任务调度程序,于是研究了下 Python 中的任务调度工具,比较有名的是:Celery,RQ,APScheduler. Celery:非常强大的分布式任务调度框架 R ...
- python 定时任务框架apscheduler
文章目录 安装 基本概念介绍 调度器的工作流程 实例1 -间隔性任务 实例2 - cron 任务 配置调度器 方法一 方法二 方法三: 启动调度器 方法一:使用默认的作业存储器: 方法二:使用数据库作 ...
随机推荐
- 瀑布流插件|jquery.masonry|使用demo
Maonsry+Infinite-Scroll实现滚动式分页,网上有很多,这里只说: 瀑布流插件的一个基本使用,附上基本功能的demo <html> <head> <me ...
- LVS是什么及作用?
LVS的概念和重要性 LVS: 概念:是Linux Virtual Server的简写,意即Linux虚拟服务器,是一个虚拟的服务器集群系统 作用:举例 像有三个小区,但是工作的时间和休息的时间不一样 ...
- luogu_4287:双倍回文
洛谷4287:双倍回文 前言: 参考博文: https://www.cnblogs.com/Vscoder/p/10498625.html 题目描述: 记字符串\(w\)的倒置为\(w^R\).例如\ ...
- Xamarin.Forms之XAML
官网参考 XAML基础知识 XAML(eXtensible Application Markup Language)可扩展应用程序标记语言,允许开发者在Xamarin.Forms应用中采用标记而不是代 ...
- 关于读取Com口数据时,Com口的名字的两种读法。
1,直接调用SerialPort类中的GetPortNames()方法. string[] portList = System.IO.Ports.SerialPort.GetPortNames(); ...
- FPGA综合的约束
近日发现,有些逻辑电路的综合时间约束和布局布线约束相差太大时,难以布通.此时,应该选择尽量接近的时钟约束.
- 第一章 Electron介绍 | Electron in Action(中译)
Github 官方地址 代表作: Visual Studio Code Atom - Code editor. Github开源的代码编辑器,Electron起源地 Visual Studio Cod ...
- 运行虚拟机报错:CPU acceleration status: HAXM is not installed on this machine
运行虚拟机报错:CPU acceleration status: HAXM is not installed on this machine. 这是因为SDKmanage没有安装HAXM ,于是打开S ...
- ubuntu之路——day17.3 简单的CNN和CNN的常用结构池化层
来看上图的简单CNN: 从39x39x3的原始图像 不填充且步长为1的情况下经过3x3的10个filter卷积后 得到了 37x37x10的数据 不填充且步长为2的情况下经过5x5的20个filter ...
- [技术博客]React Native——HTML页面代码高亮&数学公式解析
问题起源 原有博文显示时代码无法高亮,白底黑字的视觉效果不好. 原有博文中无法解析数学公式,导致页面会直接显示数学公式源码. 为了解决这两个问题,尝试了一些方法,最终利用开源类库实现了页面美化. (失 ...