python 基于Apscheduler实现定时任务
导语
在工作场景遇到了这么一个场景,就是需要定期去执行一个缓存接口,用于同步设备配置。首先想到的就是Linux上的crontab,可以定期,或者间隔一段时间去执行任务。但是如果你想要把这个定时任务作为一个模块集成到Python项目中,或者想持久化任务,显然crontab不太适用。Python的APScheduler模块能够很好的解决此类问题,所以专门写这篇文章,从简单入门开始记录关于APScheduler最基础的使用场景,以及解决持久化任务的问题,最后结合其他框架深层次定制定时任务模块这几个点入手。
简单介绍
先简单介绍一下Apscheduler模块包含的四种组件:
- Trigger触发器
- Job作业
- Excutor执行器
- Scheduler调度器
大概了解了Apscheduler包含的几种概念,现在先来看一下一个简单的示例:
#-*-coding:utf-8-*- fromapscheduler.schedulers.blockingimportBlockingScheduler importtime defhello(): print(time.strftime("%c")) if__name__=="__main__": scheduler=BlockingScheduler() scheduler.add_job(hello,'interval',seconds=5) scheduler.start()
示例的输出:
ThuDec316:01:202020 ThuDec316:01:252020 ThuDec316:01:302020 ThuDec316:01:352020 ThuDec316:01:402020 ..........
这个简单的示例,我们用上面提到几种组件分析一下运行逻辑:
- 首先是Scheduler调度器,这个示例使用的BlockingScheduler调度器,在官方文档中的解释是,BlockingScheduler适合当你的这个定时任务程序是唯一运行的程序;换言之,则是BlockingScheduler调度器是一个阻塞调度器,当程序运行这种调度器,进程则会阻塞,无法执行其他操作;
- 其次是Job作业和触发器,这两个放在一起讲是因为,在定义作业的时候,你就需要选择一个触发器,这里选择的是interval触发器,这种触发器会以固定时间间隔运行作业。换言之,为调度器添加一个hello的工作,并以每5秒的时间间隔执行任务。
- 最后就是执行器,默认是ThreadPoolExcutor执行器,他们将任务中可调用对象交给线程池执行操作,等完成操作后,执行器会通知调度程序。
内置的三种Trigger触发器类型:
- date:特定时间仅运行一次作业
- interval:固定的时间间隔内运行一次作业
- cron:在一天内特定的时间定期运行作业
常见的Scheduler调度器:
- BlockingScheduler:调度程序是流程中唯一运行的东西
- BackgroundScheduler:调度程序在应用程序内部的后台运行时使用
- AsyncIOScheduler:应用程序使用asyncio模块
- GeventScheduler:应用程序使用gevent模块
- TornadoScheduler:构建Tornado应用程序时使用
- TwistedScheduler:构建Tornado应用程序时使用
- QtScheduler:在构建QT应用程序时使用
常见的JobStore:
- MemoryJobStore
- MongoDBJobStore
- SQLAlchemyJobStore
- RedisJobStore
进阶使用
通过上面一个简单的示例了解大概的工作流程,以及各个组件在整个流程中的作用,以下的示例是FlaskWeb框架结合使用Apscheduler定时器,定时执行任务。
#-*-coding:utf-8-*- fromflaskimportFlask,Blueprint,request fromapscheduler.executors.poolimportThreadPoolExecutor fromapscheduler.schedulers.backgroundimportBackgroundScheduler fromapscheduler.jobstores.redisimportRedisJobStore importtime app=Flask(__name__) executors={"default":ThreadPoolExecutor(5)} default_redis_jobstore=RedisJobStore(db=2, jobs_key="apschedulers.default_jobs", run_times_key="apschedulers.default_run_times", host='127.0.0.1', port=6379 ) scheduler=BackgroundScheduler(executors=executors) scheduler.add_jobstore(default_redis_jobstore) scheduler.start() defsay_hello(): print(time.strftime("%c")) @app.route("/get_job",methods=['GET']) defget_job(): ifscheduler.get_job("say_hello_test"): return"YES" else: return"NO" @app.route("/start_job",methods=["GET"]) defstart_job(): ifnotscheduler.get_job("say_hello_test"): scheduler.add_job(say_hello,"interval",seconds=5,id="say_hello_test") return"StartScuessfully!" else: return"StartedFailed" @app.route("/remove_job",methods=["GET"]) defremove_job(): ifscheduler.get_job("say_hello_test"): scheduler.remove_job("say_hello_test") return"DeleteSuccessfully!" else: return"DeleteFailed" if__name__=="__main__": app.run(host="127.0.0.1",port=8787,debug=True)
- 先分析Jobstore,这里使用的是RedisJobstore,将任务序列化存入到Redis数据库中。这里顺便提一下,为什么需要设置作业存储器,原因是当调度器程序崩溃时,仍然能够保留作业,当然选择什么作业存储器,可以根据具体的工作场景,目前主流的mysql,mongodb,redis,SQLite基本都支持;
- 然后再看看Scheduler,这里使用的时BackgroundScheduler,因为这里要求调度程序不能阻塞flask程序的正常接收请求,所以选在BackgrounScheduler让它在开始执行任务时是在后台运行的,不会阻塞主线程;
- 最后看看工作的逻辑,这里get_job获取作业的状态,查看作业是否存在,start_job则是先判断作业是否启动,然后再决定启动操作,remove_job则是停止作业。而这里的作业定义则是通过interval触发器,每五秒执行一次say_hello任务;
总结
最后总结一下,首先你要设置一个作业存储器用于在调度程序崩溃重新恢复时,还能够在作业存储器中获取到作业继续执行;然后你需要设置一个执行器,这个根据作业的类型,比如时一个CPU密集型的任务,那就可以用进程池执行器,默认是用线程池执行器;最后创建配置调度器,启动调度,可以在启动前添加作业,也可以在启动后添加,删除,获取作业。(在这里需要明白的一点就是应用程序不会直接去操作作业存储器,作业或者执行器,而是调度器提供适当的接口来处理这些接口。)
ApScheduler是一个不错的定时任务库,能够动态的添加删除,同时也支持不同的触发器类型,这也是它的优势,相反一些如果是静态任务,其实可以用如linux的crontab工具去做定时任务。有关这方面的记录还会持续更新,如果有什么问题,可以提出来,大家一起探讨。
以上就是pythonApscheduler的使用方法的详细内容,更多关于pythonApscheduler的资料请关注毛票票其它相关文章!