1.APScheduler简介:
APScheduler是Python的一个定时任务框架,可以很方便的满足用户定时执行或者周期执行任务的需求,它提供了基于日期date、固定时间间隔interval 、以及类似于Linux上的定时任务crontab类型的定时任务。并且该框架不仅可以添加、删除定时任务,还可以将任务存储到数据库中,实现任务的持久化,所以使用起来非常方便。
2.APScheduler安装:
APScheduler的安装相对来说也非常简单,可以直接利用pip安装,如果没有pip可以下载源码,利用源码安装。
1).利用pip安装:(推荐)
# pip install apscheduler
2).基于源码安装:https://pypi.python.org/pypi/APScheduler/
# python setup.py install
3.基本概念
APScheduler有四种组件及相关说明:
1) triggers(触发器):触发器包含调度逻辑,每一个作业有它自己的触发器,用于决定接下来哪一个作业会运行,除了他们自己初始化配置外,触发器完全是无状态的。
2)job stores(作业存储):用来存储被调度的作业,默认的作业存储器是简单地把作业任务保存在内存中,其它作业存储器可以将任务作业保存到各种数据库中,支持MongoDB、Redis、SQLAlchemy存储方式。当对作业任务进行持久化存储的时候,作业的数据将被序列化,重新读取作业时在反序列化。
3) executors(执行器):执行器用来执行定时任务,只是将需要执行的任务放在新的线程或者线程池中运行。当作业任务完成时,执行器将会通知调度器。对于执行器,默认情况下选择ThreadPoolExecutor就可以了,但是如果涉及到一下特殊任务如比较消耗CPU的任务则可以选择ProcessPoolExecutor,当然根据根据实际需求可以同时使用两种执行器。
4) schedulers(调度器):调度器是将其它部分联系在一起,一般在应用程序中只有一个调度器,应用开发者不会直接操作触发器、任务存储以及执行器,相反调度器提供了处理的接口。通过调度器完成任务的存储以及执行器的配置操作,如可以添加。修改、移除任务作业。
APScheduler提供了多种调度器,可以根据具体需求来选择合适的调度器,常用的调度器有:
BlockingScheduler:适合于只在进程中运行单个任务的情况,通常在调度器是你唯一要运行的东西时使用。
BackgroundScheduler: 适合于要求任何在程序后台运行的情况,当希望调度器在应用后台执行时使用。
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
1)下面一个简单的示例:
import time from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler def test_job(): print time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘, time.localtime(time.time())) scheduler = BlockingScheduler() ‘‘‘ #该示例代码生成了一个BlockingScheduler调度器,使用了默认的默认的任务存储MemoryJobStore,以及默认的执行器ThreadPoolExecutor,并且最大线程数为10。 ‘‘‘ scheduler.add_job(test_job, ‘interval‘, seconds=5, id=‘test_job‘) ‘‘‘ #该示例中的定时任务采用固定时间间隔(interval)的方式,每隔5秒钟执行一次。 #并且还为该任务设置了一个任务id scheduler.start()
2)如果想执行一些复杂任务,如上边所说的同时使用两种执行器,或者使用多种任务存储方式,并且需要根据具体情况对任务的一些默认参数进行调整。可以参考下面的方式。(源码解析:http://apscheduler.readthedocs.io/en/latest/userguide.html)
第一种方式:
from pytz import utc from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler # 导入调度器 from apscheduler.jobstores.mongodb import MongoDBJobStore # 导入作业存储 from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore # 导入作业存储 from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor # 导入执行器 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)
第二种方式:
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler 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‘, })
第三种方式:
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() scheduler.configure(jobstores=jobstores, executors=executors,job_defaults=job_defaults, timezone=utc)
5.对任务作业的基本操作:
1).添加作业有两种方式:第一种可以直接调用add_job(),第二种使用scheduled_job()修饰器。
而add_job()是使用最多的,它可以返回一个apscheduler.job.Job实例,因而可以对它进行修改或者删除,而使用修饰器添加的任务添加之后就不能进行修改。
#!/usr/bin/env python #-*- coding:UTF-8 import time import datetime from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler def job1(f): print time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘, time.localtime(time.time())), f def job2(arg1, args2, f): print f, args1, args2 def job3(**args): print args
APScheduler支持以下三种定时任务:
cron: crontab类型任务
interval: 固定时间间隔任务
date: 基于日期时间的一次性任务
scheduler = BlockingScheduler()
#循环任务示例
scheduler.add_job(job1, ‘interval‘, seconds=5, args=(1,), id=‘test_job1‘)
#定时任务示例
scheduler.add_job(job1, ‘cron‘, second=‘*/5‘, args=(1,2,3,), id=‘test_job2‘)
#一次性任务示例
scheduler.add_job(job1, next_run_time=(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=10)), args=(1,), id=‘test_job3‘)
传递参数的方式有元组(tuple)、列表(list)、字典(dict)
注意:不过需要注意采用元组传递参数时后边需要多加一个逗号
#基于list
scheduler.add_job(job2, ‘interval‘, seconds=5, args=[‘a‘,‘b‘,‘list‘], id=‘test_job4‘)
#基于tuple
scheduler.add_job(job2, ‘interval‘, seconds=5, args=(‘a‘,‘b‘,‘tuple‘,), id=‘test_job5‘)
#基于dict
scheduler.add_job(job3, ‘interval‘, seconds=5, kwargs={‘f‘:‘dict‘, ‘a‘:1,‘b‘:2}, id=‘test_job6)
print scheduler.get_jobs()
scheduler.start()
或者使用scheduled_job()修饰器来添加作业:
@sched.scheduled_job(‘cron‘, second=‘*/5‘ ,id=‘my_job_id‘,)
def test_task():
print("Hello world!")
2).获得任务列表:
可以通过get_jobs方法来获取当前的任务列表,也可以通过get_job()来根据job_id来获得某个任务的信息。并且apscheduler还提供了一个print_jobs()方法来打印格式化的任务列表。
例如:
scheduler.add_job(my_job, ‘interval‘, seconds=5, id=‘my_job_id‘ name=‘test_job‘)
print scheduler.get_job(‘my_job_id‘)
print scheduler.get_jobs()
3).修改任务:
修改任务的属性可以使用apscheduler.job.Job.modify()或者modify_job()方法,可以修改除了id的其它任何属性。
例如:
job = scheduler.add_job(my_job, ‘interval‘, seconds=5, id=‘my_job‘ name=‘test_job‘)
job.modify(max_instances=5, name=‘my_job‘)
4).删除任务:
删除调度器中的任务有可以用remove_job()根据job ID来删除指定任务或者使用remove(),如果使用remove()需要事先保存在添加任务时返回的实例对象,任务删除后就不会在执行。
注意:通过scheduled_job()添加的任务只能使用remove_job()进行删除。
例如:
job = scheduler.add_job(my_job, ‘interval‘, seconds=5, id=‘my_job_id‘ name=‘test_job‘)
job.remove()
或者
scheduler.add_job(my_job, ‘interval‘, seconds=5, id=‘my_job_id‘ name=‘test_job‘)
scheduler.remove_job(‘my_job‘)
5).暂停与恢复任务:
暂停与恢复任务可以直接操作任务实例或者调度器来实现。当任务暂停时,它的运行时间会被重置,暂停期间不会计算时间。
暂停任务:
apscheduler.job.Job.pause()
apscheduler.schedulers.base.BaseScheduler.pause_job()
恢复任务
apscheduler.job.Job.resume()
apscheduler.schedulers.BaseScheduler.resume_job()
6).启动调度器
可以使用start()方法启动调度器,BlockingScheduler需要在初始化之后才能执行start(),对于其他的Scheduler,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。
例如:
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
def my_job():
print "Hello world!"
scheduler = BlockingScheduler()
scheduler.add_job(my_job, ‘interval‘, seconds=5)
scheduler.start()
7).关闭调度器:
使用下边方法关闭调度器:
scheduler.shutdown()
默认情况下调度器会关闭它的任务存储和执行器,并等待所有正在执行的任务完成,如果不想等待,可以进行如下操作:
scheduler.shutdown(wait=False)
注意:
当出现No handlers could be found for logger “apscheduler.scheduler”次错误信息时,说明没有 logging模块的logger存在,所以需要添加上,对应新增内容如下所示(仅供参):
import logging
logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG,
format=‘%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s‘,
datafmt=‘%a, %d %b %Y %H:%M:%S‘,
filename=‘/var/log/aaa.txt‘,
filemode=‘a‘
)