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，最大的优势就是灵活性，调试方便，对于某些特定系统也许也是一种选择，不过对于大多数应用来说，我们应当尽可能地使用开源的成熟的方案。下面对后三种方案分别讨论：

使用schedule库

schedule库是一个轻量级的定时任务方案，优势是使用简单，也不需要做什么配置；缺点是无法动态添加任务，也无法将任务持久化。

安装

pip install schedule

使用

import schedule

import time

def job():

    print("I'm working...")

schedule.every(10).minutes.do(job)

schedule.every().hour.do(job)

schedule.every().day.at("10:30").do(job)

schedule.every(5).to(10).minutes.do(job)

schedule.every().monday.do(job)

schedule.every().wednesday.at("13:15").do(job)

while True:

    schedule.run_pending()

    time.sleep(1)

使用Celery

Celery在Python领域可谓大名鼎鼎，我们通常将Celery作为一个任务队列来使用，不过Celery也同时提供了定时任务功能。通常，当我们的解决方案中已经在使用Celery的时候可以考虑同时使用其定时任务功能，但是Celery无法在Flask这样的系统中动态添加定时任务（在Django中有相应的插件可以实现动态添加任务），而且如果对于不使用Celery的项目，单独为定时任务搭建Celery显得过于重量级了。(搭建Celery比较麻烦，还需要配置诸如RabbitMQ之类消息分发程序)。

Celery安装在此不再赘述，大家可以参考官网的资料

使用

Celery虽然无法动态添加定时任务，但是可以在程序固定位置添加定时任务，如下：

from celery import Celery

from celery.schedules import crontab

app = Celery()

# 此处on_after_configure装饰符意味着当Celery app配置完成之后调用该hook函数

@app.on_after_configure.connect

def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):

    # Calls test('hello') every 10 seconds.

    sender.add_periodic_task(10.0, test.s('hello'), name='add every 10')

    # Calls test('world') every 30 seconds

    sender.add_periodic_task(30.0, test.s('world'), expires=10)

    # Executes every Monday morning at 7:30 a.m.

    sender.add_periodic_task(

        crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),

        test.s('Happy Mondays!'),

    )

@app.task

def test(arg):

    print(arg)

这里调用add_periodic_task用于添加一个定时任务，相当于在Celery config文件中的beat_schedule设置项中添加了一项，如下：

app.conf.beat_schedule = {

    'add-every-30-seconds': {

        'task': 'tasks.add',

        'schedule': 30.0,

        'args': (16, 16)

    },

}

在add_periodic_task中指定job function时需要用.s()来调用

使用APScheduler

笔者认为APScheduler是在实际项目最好用的一个工具库。它不仅可以让我们在程序中动态添加和删除我们的定时任务，还支持持久化，且其持久化方案支持很多形式，包括(Memory, MongoDB, SQLAlchemy, Redis, RethinkDB, ZooKeeper), 也可以非常好与一些Python framework集成(包括asyncio, gevent, Tornado, Twisted, Qt). 笔者所在的项目使用的是Flask框架，也有相应的插件可以供我们直接使用。

但是笔者没有使用插件，而是直接将APScheduler集成于项目代码中。

初始化scheduler

# 可以在初始化Flask的时候调用，并将返回的scheduler赋给app

def init_scheduler():

    # 这里用于持久化的设置，代码中演示使用MongoDB

    # client用于设置你自己的MongoDB的handler, 即MongoClient对象

    jobstores = {

        'default': MongoDBJobStore(client=your_db_handler, collection="schedule_job")

    }

    executors = {

        'default': ThreadPoolExecutor(20)

    }

    job_defaults = {

        'coalesce': False,

        'max_instances': 5

    }

    # 这里使用BackgroundScheduler即可

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

    # 注意这里一定要调用start启动scheduler

    scheduler.start()

    return scheduler

添加定时任务

APScheduler将定时任务分为三种：

interval: 比如每隔5分钟执行一次任务
cron: 比如每天早上5点执行一次任务
date: 比如在2018年5月5日执行一次任务

我们以添加cron job为例：

def test_job(name):

    print "hello, %s" % name

def add_daily_job(name):

    exec_time = datetime.now() + timedelta(minutes=2)

    hour = exec_time.strftime("%H")

    minute = exec_time.strftime("%M")

    # 这里要选择'cron'

    # 另外，job_id可以根据你自己的情况设定，其会被用于remove_job

    current_app.scheduler.add_job(

        test_job, 'cron', hour=hour, minute=minute,

        args=[name], id=job_id)

删除定时任务

通过在add_job时使用的job_id可以删除对应的定时任务。实际上在我们添加任务的时候，APScheduler会把相应的任务信息存储于我们jobstore中设置的持久化存储方案，这里使用的是MongoDB，然后当删除的时候会将相应的任务从MongoDB中删除。

def remove_daily_job(job_id):

    current_app.scheduler.remove_job(job_id)

总结：

APScheduler在实际使用过程中拥有最大的灵活性，可以满足我们的大部分定时任务的相关需求；Celery比较重量级，通常如果项目中已有Celery在使用，而且不需要动态添加定时任务时可以考虑使用；schedule非常轻量级，使用简单，但是不支持任务的持久化，也无法动态添加删除任务，所以主要用于简单的小型应用。

References

作者：geekpy
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來源：简书
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