Python中如何使用APScheduler调度任务

Python中如何使用APScheduler调度任务，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

 任务调度应用场景

所谓的任务调度是指安排任务的执行计划，即何时执行，怎么执行等。在现实项目中经常出现它们的身影；特别是数据类项目，比如实时统计每5分钟网站的访问量，就需要每5分钟定时从日志数据分析访问量。

总结下任务调度应用场景：

•  离线作业调度：按时间粒度执行某项任务

•  共享缓存更新：定时刷新缓存，如redis缓存；不同进程间的共享数据

任务调度工具

•  linux的crontab， 支持按照分钟/小时/天/月/周粒度，执行任务

•  java的Quartz

•  windows的任务计划

本文介绍的是python中的任务调度库，APScheduler（advance python scheduler）。如果你了解Quartz的话，可以看出APScheduler是Quartz的python实现；APScheduler提供了基于时间，固定时间点和crontab方式的任务调用方案， 可以当作一个跨平台的调度工具来使用。

APScheduler

组件介绍

APScheduler由5个部分组成：触发器、调度器、任务存储器、执行器和任务事件。

•  任务job：任务id和任务执行func

•  触发器triggers：确定任务何时开始执行

•  任务存储器job stores: 保存任务的状态

•  执行器executors：确定任务怎么执行

•  任务事件event：监控任务执行异常情况

•  调度器schedulers：串联任务的整个生命周期，添加编辑任务到任务存储器,在任务的执行时间到来时，把任务交给执行器执行返回结果；同时发出事件监听，监控任务事件 。

安装

pip install apscheduler

简单例子

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler  from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor  from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore  from apscheduler.events import EVENT_JOB_EXECUTED, EVENT_JOB_ERROR  import logging  import datetime  # 任务执行函数  def job_func(job_id):      print('job %s is runed at %s' % (job_id, datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')))  # 事件监听  def job_exception_listener(event):      if event.exception:          # todo：异常处理, 告警等          print('The job crashed :(')      else:          print('The job worked :)')  # 日志  logging.basicConfig()  logging.getLogger('apscheduler').setLevel(logging.DEBUG)  # 定义一个后台任务非阻塞调度器  scheduler = BackgroundScheduler()  # 添加一个任务到内存中   # 触发器：trigger='interval' seconds=10 每10s触发执行一次  # 执行器：executor='default' 线程执行  # 任务存储器：jobstore='default' 默认内存存储  # 最大并发数：max_instances  scheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', max_instances=10, jobstore='default', executor='default', seconds=10)  # 设置任务监听  scheduler.add_listener(job_exception_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR)  # 启动调度器  scheduler.start()

运行情况：

job 1 is runed at 2020-03-21 20:00:38  The job worked :)  job 1 is runed at 2020-03-21 20:00:48  The job worked :)  job 1 is runed at 2020-03-21 20:00:58  The job worked :)

触发器

触发器决定何时执行任务，APScheduler支持的触发器有3种

•  trigger='interval'：按固定时间周期执行，支持weeks，days，hours，minutes， seconds， 还可指定时间范围   

sched.add_job(job_function, 'interval', hours=2, start_date='2010-10-10 09:30:00', end_date='2014-06-15 11:00:00')

•  trigger='date': 固定时间，执行一次   

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

•   trigger='cron': 支持crontab方式，执行任务

•   参数：分钟/小时/天/月/周粒度，也可指定时间范围     

year (int|str) – 4-digit year        month (int|str) – month (1-12)        day (int|str) – day of the (1-31)        week (int|str) – ISO week (1-53)        day_of_week (int|str) – number or name of weekday (0-6 or mon,tue,wed,thu,fri,sat,sun)        hour (int|str) – hour (0-23)        minute (int|str) – minute (0-59)        second (int|str) – second (0-59)        start_date (datetime|str) – earliest possible date/time to trigger on (inclusive)        end_date (datetime|str) – latest possible date/time to trigger on (inclusive)

•   例子           

# 星期一到星期五，5点30执行任务job_function，直到2014-05-30 00:00:00             sched.add_job(job_function, 'cron', day_of_week='mon-fri', hour=5, minute=30, end_date='2014-05-30')             # 按照crontab格式执行， 格式为：分钟 小时 天 月 周，*表示所有             # 5月到8月的1号到15号，0点0分执行任务job_function             sched.add_job(job_function, CronTrigger.from_crontab('0 0 1-15 may-aug *'))

执行器

执行器决定如何执行任务；APScheduler支持4种不同执行器，常用的有pool(线程/进程)和gevent(io多路复用，支持高并发)，默认为pool中线程池， 不同的执行器可以在调度器的配置中进行配置（见调度器）

•  apscheduler.executors.asyncio：同步io，阻塞

•  apscheduler.executors.gevent：io多路复用，非阻塞

•  apscheduler.executors.pool: 线程ThreadPoolExecutor和进程ProcessPoolExecutor

•  apscheduler.executors.twisted：基于事件驱动

任务存储器

任务存储器决定任务的保存方式， 默认存储在内存中（MemoryJobStore），重启后就没有了。APScheduler支持的任务存储器有：

•  apscheduler.jobstores.memory：内存

•  apscheduler.jobstores.mongodb：存储在mongodb

•  apscheduler.jobstores.redis：存储在redis

•  apscheduler.jobstores.rethinkdb：存储在rethinkdb

•  apscheduler.jobstores.sqlalchemy：支持sqlalchemy的数据库如mysql，sqlite等

•  apscheduler.jobstores.zookeeper：zookeeper

不同的任务存储器可以在调度器的配置中进行配置（见调度器）

调度器

APScheduler支持的调度器方式如下，比较常用的为BlockingScheduler和BackgroundScheduler

•  BlockingScheduler：适用于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。

•  BackgroundScheduler：适用于调度程序在应用程序的后台运行，调用start后主线程不会阻塞。

•  AsyncIOScheduler：适用于使用了asyncio模块的应用程序。

•  GeventScheduler：适用于使用gevent模块的应用程序。

•  TwistedScheduler：适用于构建Twisted的应用程序。

•  QtScheduler：适用于构建Qt的应用程序。

从前面的例子，我们可以看到，调度器可以操作任务（并为任务指定触发器、任务存储器和执行器）和监控任务。

scheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', max_instances=10, jobstore='default', executor='default', seconds=10)

我们来详细看下各个部分

•  调度器配置：在add_job我们看到jobstore和executor都是default，APScheduler在定义调度器时可以指定不同的任务存储和执行器，以及初始的参数   

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     # 通过dict方式执行不同的jobstores、executors和默认的参数     jobstores = {         'mongo': MongoDBJobStore(),         'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite:///jobs.sqlite')     }     executors = {         'default': ThreadPoolExecutor(20),         'processpool': ProcessPoolExecutor(5)     }     job_defaults = {         'coalesce': False,         'max_instances': 3     }     # 定义调度器     scheduler = BackgroundScheduler(jobstoresjobstores=jobstores, executorsexecutors=executors, job_defaultsjob_defaults=job_defaults, timezone=utc)     def job_func(job_id):         print('job %s is runed at %s' % (job_id, datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')))     # 添加任务     scheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', jobstore='default', executor='processpool', seconds=10)     # 启动调度器     scheduler.start()

•  操作任务：调度器可以增加，删除，暂停，恢复和修改任务。需要注意的是这里的操作只是对未执行的任务起作用，已经执行和正在执行的任务不受这些操作的影响。

•   add_job     

scheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', max_instances=10, jobstore='default', executor='default', seconds=10)

•   remove_job: 通过任务唯一的id，删除的时候对应的任务存储器里记录也会删除 

scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id')   scheduler.remove_job('my_job_id')

•   Pausing and resuming jobs：暂停和重启任务       

scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id')          scheduler.pause_job('my_job_id')          scheduler.resume_job('my_job_id')

•   Modifying jobs：修改任务的配置       

job = scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id', max_instances=10)         # 修改任务的属性         job.modify(max_instances=6, name='Alternate name')         # 修改任务的触发器         scheduler.reschedule_job('my_job_id', trigger='cron', minute='*/5')

•  监控任务事件类型，比较常用的类型有：
  

•   EVENT_JOB_ERROR: 表示任务在执行过程的出现异常触发

•   EVENT_JOB_EXECUTED：任务执行成功时

•   EVENT_JOB_MAX_INSTANCES：调度器上执行的任务超过配置的参数时       

scheduler.add_listener(job_exception_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR)

看完上述内容，你们掌握Python中如何使用APScheduler调度任务的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！