技术标签: python
pip install apscheduler
BlockingScheduler:适合于只在进程中运行单个任务的情况
BackgroundScheduler: 适合于不运行使用其他框架时,并希望在程序后台执行的情况
AsyncIOScheduler:适合于使用asyncio框架的情况
GeventScheduler: 适合于使用gevent框架的情况
TornadoScheduler: 适合于使用Tornado框架的应用
TwistedScheduler: 适合使用Twisted框架的应用
QtScheduler: 适合使用QT的情况
Apscheduler框架提供了许多调度器的配置方法,既可以使用配置字典,也可以直接传递配置参数给调度器使用; 同时支持先初始化调度器,添加完作业任务后,再来配置调度器等。
下面是一个小例子,使用默认调度器
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
def task():
print('this is a job')
sch = BlockingScheduler()
sch.add_job(task,'interval',seconds=5)
sch.start()
再来一个复杂点的,使用两个作业存储和两个执行器
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
#修改默认作业存储
jobstores = {
'mongo':MongoDBJobStore(),
'default':SQLAlchemyJobStore(url='sqlite://jobs.sqlite')
}
#修改执行器
executors = {
'defaults':ThreadPoolExecutor(10),
'processpool':ProcessPoolExecutor(10)
}
job_default= {
'coalesce':False, #如果coalesce为True,下次这个job被submit给executor时,只会执行1次,也就是最后这次,如果为False,那么会执行5次(不一定,因为还有其他条件,看后面misfiregracetime的解释)
'max_instances':3 #job运行最大实例数
}
sc = BackgroundScheduler(jobstores=jobstores,executors=executors,job_default=job_default)
使用 start() 方法来启动调度器,其中须注意的是 BlockingScheduler 需要在初始化之后才能执行 start() ,对于其他的调度器,调用 start() 方法都会直接返回,然后可以继续执行后面的初始化操作。同时,调度器启动之后,就不能再更改它的配置了。
在默认情况下,调度器会等所有的作业任务完成后,自动关闭所有的调度器及作业存储。若在使用过程中不想等待,可以将 wait参数选项设为 False,则表示直接关闭:
sched.shutdown(wait=False)
可以给调度器添加事件监听器,调度器事件只有在某些情况下才会被触发,并且可以携带某些有用的信息。通过给 add_listener()传递合适的 mask参数,可以只监听几种特定的事件类型,具体类型可看源码中的 event.exception或者 event.code值来做识别判断。
from apscheduler.events import EVENT_JOB_EXECUTED,EVENT_JOB_ERROR
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
def lister(event):
if event.code == EVENT_JOB_EXECUTED:
print('job down')
else:
print('error')
sched = BlockingScheduler()
sched.add_listener(lister,EVENT_JOB_EXECUTED|EVENT_JOB_ERROR)
jobstore提供给scheduler一个序列化jobs的统一抽象,提供对scheduler中job的增删改查接口,根据存储backend的不同,分以下几种:
add_job() 来添加作业,还可以使用装饰器 scheduled_job来动态装饰 Job 的实际函数
@sched.scheduled_job('interval',seconds=5)
def task():
print('t')
#多个任务可使用job id,根据job id来清楚对象,remove放在start前才有效
job = sched.add_job(task,'interval',seconds=5,id='2')
job.remove()
sched.remove_job(job_id='2')
job.pause() #暂停
job.resume() #恢复
获得调度作业的列表,可以使用 get_jobs()来完成,它会返回所有的job实例,同时也可使用 print_jobs()来输出所有格式化的作业列表。也可以利用 get_job(任务ID)获取指定任务的作业列表
print(sched.get_jobs())
print(sched.get_job(job_id='2'))
除了id不能修改,其他都可以
sched.reschedule_job('2',trigger='cron',minutes='*/5')
job.modify()
add_job()方法的第二个参数是trigger,它管理着作业任务的调度方式,它可以被设置为 data、 interval、 corn三种类别。对于不同的设置类别,对应的参数也有所不同,具体如下:
1.corn定时调度
#2020-2-14 16:13:00执行
job = sch.add_job(task,'cron',year=2020,month=2,day=14,hour=16,minute=13,second=0)
sch.start()
# 2,3,4,5,10,11月的第三个星期五的0,1,2,3点执行
job = sch.add_job(task,'cron',month='2-5,10-11',day='3rd fri',hour='0-3')
sch.start()
#每周一-周五的早上3点直到2019-03-30结束
job = sch.add_job(task,'cron',day_of_week='mon-fri',hour='3',end_date='2019-03-30')
sch.start()
##参数
"""
year 年
month 月
day 日
week 周一-周五
day_of_week 时间段周几-周几
hour 时
minutes 分
second 秒
"""
2.interval间隔调度
# interval
#每隔4天3小时执行一次
job = sch.add_job(task,'interval',days=4,hours=3)
sch.start()
#参数
'''
weeks 周
days 天
hours 时
minutes 分
seconds 秒
'''
3.data定时调度(到时间仅执行一次)
from datetime import date
import datetime
#data
# interval
#每隔4天3小时执行一次
job = sch.add_job(task,'date',run_date='2020-02-14 16:38:05',args=["text"])
sch.start()
import apscheduler
#参数
'''
run_date 日期元组 或者直接填时间
'''
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