APScheduler是Python的一个定时任务框架，用于执行周期或者定时任务，可以基于日期、时间间隔，及类似于云服务器Linux系统上的定时任务crontab类型的定时任务；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，使用起来非常方便。
安装方式：pip install apscheduler
pscheduler组件及简单说明：
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
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,支持存储到MongoDB，Redis数据库中
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
4、schedulers（调度器）：调度器是将其它部分联系在一起,对使用者提供接口，进行任务添加，设置，删除。
实例1 -间隔性任务
from datetime import datetime
import os
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
def tick():
print('Tick! The time is: %s' % datetime.now())
if __name__ == '__main__':
scheduler = BlockingScheduler()
scheduler.add_job(tick, 'interval', seconds=3)
print('Press Ctrl+{0} to exit'.format('Break' if os.name == 'nt' else 'C '))
try:
scheduler.start()
except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
pass
导入调度器模块 BlockingScheduler，这是最简单的调度器，调用 start 方阻塞当前进程，如果你的程序只用于调度，除了调度进程外没有其他后台进程，那么请用 BlockingScheduler 非常有用，此时调度进程相当于守护进程。
定义一个函数 tick 代表我们要调度的作业程序。
实例化一个 BlockingScheduler 类，不带参数表明使用默认的作业存储器-内存，默认的执行器是线程池执行器，最大并发线程数默认为 10 个（另一个是进程池执行器）。
第 11 行添加一个作业 tick，触发器为 interval，每隔 3 秒执行一次，另外的触发器为 date，cron。date 按特定时间点触发，cron 则按固定的时间间隔触发。
加入捕捉用户中断执行和解释器退出异常，pass 关键字，表示什么也不做。
测试结果如下：
实例2 -cron任务
from datetime import datetime
import os
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
def tick():
print('Tick! The time is: %s' % datetime.now())
if __name__ == '__main__':
scheduler = BlockingScheduler()
scheduler.add_job(tick, 'cron', hour=19,minute=23)
print('Press Ctrl+{0} to exit'.format('Break' if os.name == 'nt' else 'C '))
try:
scheduler.start()
except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
pass
hour =19 , minute =23
hour ='19', minute ='23'
minute = '*/3' 表示每 5 分钟执行一次
hour ='19-21', minute= '23' 表示 19:23、 20:23、 21:23 各执行一次任务
配置调度器
调度器的主要循环其实就是反复检查是不是到时需要执行的任务。
询问自己的每一个作业存储器，有没有到期需要执行的任务，如果有，计算这些作业中每个作业需要运行的时间点，如果时间点有多个，做 coalesce 检查。提交给执行器按时间点运行。
在配置调度器前，我们首先要选取适合我们应用环境场景的调度器，存储器和执行器。下面是各调度器的适用场景：
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。
上述调度器可以满足我们绝大多数的应用环境，本文以两种调度器为例说明如何进行调度器配置。
接口云服务磁盘性能自动化测试定时任务讲解
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from django_apscheduler.jobstores import DjangoJobStore, register_events, register_job
scheduler = BackgroundScheduler()
scheduler.add_jobstore(DjangoJobStore(), "default")
scheduler.start()
磁盘测试执行内容
def RunDisk(taskuuid, taskTF=False):
res = PDCreate(taskuuid)
ret = res["ret"]
if ret == 2:
reportuuid = res["data"]["reportuuid"]
task_mes = models.Performance_Disk.objects.all()
task_mes.filter(taskuuid=taskuuid).update(reportuuid=reportuuid)
if taskTF == True:
disk_mes = models.Performance_Disk.objects.filter(taskuuid=taskuuid)
disk_mes.update(TestStatus="执行中")
return res
添加定时任务
def diskTask(taskuuid, day, hour):
T1 = GetNewTime()
# 月 天 时 分 秒
new_time = T1.new_times(month=0, day=day, hours=0, minutes=0, seconds=0)
end_date = str(new_time)
disk_mes = models.Performance_Disk.objects.filter(taskuuid=taskuuid)
disk_mes.update(duration=day, timing=hour, etime=end_date)
scheduler.add_job(func=RunDisk, args=[taskuuid, True], trigger='cron',
day_of_week='0-6', id=taskuuid, misfire_grace_time=30, max_instances=10,
hour=hour, end_date=end_date
)
