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python-APScheduler

目录

• python-APScheduler

• APScheduler定时框架

• 安装
• 基础概念
• 使用步骤和流程
• Job 作业
• 调度器(schedulers)
• 触发器(triggers)

• date 触发
• interval 触发
• cron 触发（某一定时时刻执行）

• 作业存储(job store)
• 执行器(executor)
• Event 事件
• 案例

• 每隔5秒钟执行一次
• 在特定的时间执行一次
• 每天间隔10分钟执行一个任务
• 定时调度（每一天上午10点半或者18点半执行任务）
• 每隔2个整分钟执行

APScheduler定时框架

APScheduler 全称是Advanced Python Scheduler是一个 Python 定时任务框架，用于执行周期或者定时任务，APScheduler 支持三种调度任务：固定时间间隔，固定时间点（日期）Linux 下的 Crontab 命令 ,同时支持异步执行、后台执行调度任务。

可以在主程序的运行过程中快速增加新作业或删除旧作业.apscheduler 可以当作一个跨平台的调度工具来使用，可以做为 linux 系统crontab 工具或 windows 计划任务程序的替换,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

特点：

• 类似于 Liunx Cron 的调度程序(可选的开始/结束时间)
• 基于时间间隔的执行调度(周期性调度，可选的开始/结束时间)
• 一次性执行任务(在设定的日期/时间运行一次任务)

安装

pip install apscheduler

基础概念

• 触发器（trigger）

某一个工作到来时引发的事件，包含调度的逻辑，每一个作业都有它自己的触发器，用于决定哪个作业任务会执行，除了它们初始化配置之外，其完全是无状态的。总的来说就是一个任务应该在什么时候执行

• 执行器（executor）

主要是处理作业的运行，它将要执行的作业放在新的线程或者线程池中运行。执行完毕之后，再通知调度器。基于线程池的操作，可以针对不同类型的作业任务，更为高效的使用CPU的计算资源。

• 作业存储（job stores）

保存要调度的任务，其中除了默认的作业存储是把作业保存在内存中，其他的作业存储是将作业保存在数据库中。一个作业的数据将在保存在持久化的作业存储之前，会对作业执行序列化操作，当重新读取作业时，再执行反序列化操作。同时，调度器不能分享同一个作业存储。作业存储支持主流的存储机制：如redis，mongodb，关系型数据库，内存等等。

• 调度器（scheduler）

负责将上面几个组件联系在一起，一般在应用中只有一个调度器，程序开发者不会直接操作触发器、作业存储或执行器，而是利用调度器提供了处理这些合适的接口，作业存储和执行器的配置都是通过在调度器中完成的。

使用步骤和流程

1. 新建一个 schedulers (调度器) 。
2. 添加一个调度任务(job stores)。
3. 运行调度任务。

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from datetime import datetime
# 创建执行函数
def job():
    print(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
# BlockingScheduler

#创建调度器
sched = BlockingScheduler()

# 添加执行函数
sched.add_job(my_job, 'interval', seconds=5, id='my_job_id')

# 执行定时调度
sched.start()


# 或者采用装饰器的方式
sched = BlockingScheduler()

@sched.scheduled_job('interval', seconds=5)
def my_job():
    print time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))

sched.start()

Job 作业

Job作为APScheduler最小执行单位。创建Job时指定执行的函数，函数中所需参数，Job执行时的一些设置信息

• func：Job执行的函数
• trigger：apscheduler定义的触发器，用于确定Job的执行时间，根据设置的trigger规则，计算得到下次执行此job的时间， 满足时将会执行
• args=None, kwargs=None
• id：指定作业的唯一ID
• name：指定作业的名字
• misfire_grace_time：Job的延迟执行时间，例如Job的计划执行时间是21:00:00，但因服务重启或其他原因导致21:00:31才执行，如果设置此key为40,则该job会继续执行，否则将会丢弃此job
• max_instances：执行此job的最大实例数，executor执行job时，根据job的id来计算执行次数，根据设置的最大实例数来确定是否可执行
• next_run_time：Job下次的执行时间，创建Job时可以指定一个时间[datetime],不指定的话则默认根据trigger获取触发时间
• coalesce：Job是否合并执行，是一个bool值。例如scheduler停止20s后重启启动，而job的触发器设置为5s执行一次，因此此job错过了4个执行时间，如果设置为是，则会合并到一次执行，否则会逐个执行
• executor：apscheduler定义的执行器，job创建时设置执行器的名字，根据字符串你名字到scheduler获取到执行此job的 执行器，执行job指定的函数

调度器(schedulers)

APScheduler 提供 7 种调度器，能够满足我们各种场景的需要

BlockingScheduler : 调度器在当前进程的主线程中运行，调用start函数会阻塞当前线程，不能立即返回。
BackgroundScheduler : 调度器在后台线程中运行，调用start主线程不会阻塞。
AsyncIOScheduler : 适用于 asyncio 模块（一个异步框架）一起使用。
GeventScheduler : 适用于 gevent（高性能的Python并发框架）。
TornadoScheduler : 适用于 Tornado（一个web框架）的IO模型，用 ioloop.add_timeout 完成定时唤醒。
TwistedScheduler : 配合 TwistedExecutor，用 reactor.callLater 完成定时唤醒。
QtScheduler : 适用于 构建 Qt 应用程序，需使用QTimer完成定时唤醒。

导入方式

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.schedulers.asyncio import AsyncIOScheduler
from apscheduler.schedulers.gevent import GeventScheduler
from apscheduler.schedulers.tornado import TornadoScheduler
from apscheduler.schedulers.qt import QtScheduler

触发器(triggers)

作用：根据触发器的规则计算出Job的触发时间，然后与当前时间比较确定此Job是否会被执行，总之就是根据trigger规则计算出下一个执行时间。

目前APScheduler 提供三种任务触发器：

• date 固定日期出发，它表示特定的时间点触发， 作业任务只会执行一次
• interval 间隔时间调度， 固定时间间隔触发。interval 间隔调度
• cron 特定时间周期性地触发，和Linux crontab 格式兼容。它是功能最强大的触发器

date 触发

sched.add_job(my_job, 'date', run_date=date(2009, 11, 6), args=['text'])
sched.add_job(my_job, 'date', run_date=datetime(2019, 7, 6, 16, 30, 5), args=['text'])

interval 触发

• weeks (int) – 间隔几周
• days (int) – 间隔几天
• hours (int) – 间隔几小时
• minutes (int) – 间隔几分钟
• seconds (int) – 间隔多少秒
• start_date (datetime|str) – 开始日期
• end_date (datetime|str) – 结束日期
• timezone (datetime.tzinfo|str) – 时区

sched.add_job(job_function, 'interval', hours=2)

cron 触发（某一定时时刻执行）

(int|str) 表示参数既可以是int类型，也可以是str类型
(datetime | str) 表示参数既可以是datetime类型，也可以是str类型

year=(int|str)       month (1-12) -（表示取值范围为1-12月）
month=(int|str)      day of the (1-31) -（表示取值范围为1-31日）
day=(int|str)
week=(int|str)
hour=(int|str)       hour (0-23) - （表示取值范围为0-23时）
minute=(int|str)     minute (0-59) - （表示取值范围为0-59分）
second=(int|str)     second (0-59) - （表示取值范围为0-59秒）
start_date=(datetime|str)
end_date=(datetime|str)
timezone=(datetime,tzinfo)

字符串参数格式

	字符形式	类型	描述
	*	所有	通配符。例：minutes=* 即每分钟触发
	*/a	所有	可被a整除的通配符。
	a-b	所有	范围a-b触发
	a-b/c	所有	范围a-b，且可被c整除时触发
	x th y	日	第几个星期几触发。x为第几个，y为星期几
	last x	日	一个月中，最后个星期几触发
	last	日	一个月最后一天触发
	x,y,z	所有	组合表达式，可以组合确定值或上方的表达式

# 6-8,11-12月第三个周五 00:00, 01:00, 02:00, 03:00运行
sched.add_job(job_function, 'cron', month='6-8,11-12', day='3rd fri', hour='0-3')
# 每周一到周五运行 直到2024-05-30 00:00:00
sched.add_job(job_function, 'cron', day_of_week='mon-fri', hour=5, minute=30, end_date='2024-05-30'

作业存储(job store)

作业存储器的选择有两种：一是内存，也是默认的配置；二是数据库。
具体选哪一种看我们的应用程序在崩溃时是否重启整个应用程序，如果重启整个应用程序，那么作业会被重新添加到调度器中，此时简单的选取内存作为作业存储器即简单又高效。

提供了四种存储方式：

• MemoryJobStore 内存
• sqlalchemy 支持sqlalchemy的数据库如mysql，sqlite等
• mongodb 存储在mongodb
• redis 存储在redis

执行器(executor)

执行调度任务的模块。最常用的 executor 有两种：ProcessPoolExecutor 和 ThreadPoolExecutor

Event 事件

Event是APScheduler在进行某些操作时触发相应的事件，用户可以自定义一些函数来监听这些事件，
当触发某些Event时，做一些具体的操作

常见的比如。Job执行异常事件 EVENT_JOB_ERROR。Job执行时间错过事件 EVENT_JOB_MISSED。

案例

每隔5秒钟执行一次

import time
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

def job():
    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))


if __name__ == '__main__':
    # 该示例代码生成了一个BlockingScheduler调度器，使用了默认的任务存储MemoryJobStore，以及默认的执行器ThreadPoolExecutor，并且最大线程数为10。
    
    # BlockingScheduler：在进程中运行单个任务，调度器是唯一运行的东西
    scheduler = BlockingScheduler()
    # 采用阻塞的方式

    # 采用固定时间间隔（interval）的方式，每隔5秒钟执行一次
    scheduler.add_job(job, 'interval', seconds=5)
    
    scheduler.start()

在特定的时间执行一次

import time
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

def job():
    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))
    
if __name__ == '__main__':
    # BlockingScheduler：在进程中运行单个任务，调度器是唯一运行的东西
    scheduler = BlockingScheduler()
    # 采用阻塞的方式
    
    # 采用date的方式，在特定时间只执行一次
    scheduler.add_job(job, 'date', run_date='2018-09-21 15:30:00')

    scheduler.start()

每天间隔10分钟执行一个任务

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from datetime import datetime
# 输出时间
def job():
    print(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
# BlockingScheduler

scheduler = BlockingScheduler()
scheduler.add_job(job, 'cron', day_of_week='*', hour='*', minute='10')
scheduler.start()

定时调度（每一天上午10点半或者18点半执行任务）

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

def everyday_job():
    print('Hello World!')
 
sched = BlockingScheduler()
#每隔一天 执行一次程序
# sched.add_job(everyday_job, 'interval', days=1)
#每天早上十点半和十八点半各执行一次程序
sched.add_job(everyday_job, 'cron', hour='10, 18', minute='30')
sched.start()

每隔2个整分钟执行

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import datetime

def everyday_job():
    print(datetime.datetime.now())
    print('Hello World!')


sched = BlockingScheduler()
# 每隔一天 执行一次程序
# sched.add_job(everyday_job, 'interval', days=1)
# 每天早上十点半和十八点半各执行一次程序
sched.add_job(everyday_job, 'cron', minute='*/2')
sched.start()

参考文献：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/95563033