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python任务调度 APScheduler Python任务调度利器之APScheduler详解

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任务调度应用场景

所谓的任务调度是指安排任务的执行计划,即何时执行,怎么执行等。在现实项目中经常出现它们的身影;特别是数据类项目,比如实时统计每5分钟网站的访问量,就需要每5分钟定时从日志数据分析访问量。

总结下任务调度应用场景:

任务调度工具

本文介绍的是python中的任务调度库,APScheduler(advance python scheduler)。如果你了解Quartz的话,可以看出APScheduler是Quartz的python实现;APScheduler提供了基于时间,固定时间点和crontab方式的任务调用方案, 可以当作一个跨平台的调度工具来使用。

APScheduler

组件介绍

APScheduler由5个部分组成:触发器、调度器、任务存储器、执行器和任务事件。

 

安装

pip install apscheduler

简单例子

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler 
from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor 
from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore 
from apscheduler.events import EVENT_JOB_EXECUTED, EVENT_JOB_ERROR 
import logging 
import datetime 
# 任务执行函数 
def job_func(job_id): 
 print('job %s is runed at %s' % (job_id, datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) 
# 事件监听 
def job_exception_listener(event): 
 if event.exception: 
 # todo:异常处理, 告警等 
 print('The job crashed :(') 
 else: 
 print('The job worked :)') 
# 日志 
logging.basicConfig() 
logging.getLogger('apscheduler').setLevel(logging.DEBUG) 
# 定义一个后台任务非阻塞调度器 
scheduler = BackgroundScheduler() 
# 添加一个任务到内存中 
# 触发器:trigger='interval' seconds=10 每10s触发执行一次 
# 执行器:executor='default' 线程执行 
# 任务存储器:jobstore='default' 默认内存存储 
# 最大并发数:max_instances 
scheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', max_instances=10, jobstore='default', executor='default', seconds=10) 
# 设置任务监听 
scheduler.add_listener(job_exception_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR) 
# 启动调度器 
scheduler.start() 

运行情况:

job 1 is runed at 2020-03-21 20:00:38 
The job worked :) 
job 1 is runed at 2020-03-21 20:00:48 
The job worked :) 
job 1 is runed at 2020-03-21 20:00:58 
The job worked :)

触发器

触发器决定何时执行任务,APScheduler支持的触发器有3种

 trigger='interval':按固定时间周期执行,支持weeks,days,hours,minutes, seconds, 还可指定时间范围  

sched.add_job(job_function, 'interval', hours=2, start_date='2010-10-10 09:30:00', end_date='2014-06-15 11:00:00') 

 trigger='date': 固定时间,执行一次  

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

  trigger='cron': 支持crontab方式,执行任务

  参数:分钟/小时/天/月/周粒度,也可指定时间范围    

year (int|str) – 4-digit year 
 month (int|str) – month (1-12) 
 day (int|str) – day of the (1-31) 
 week (int|str) – ISO week (1-53) 
 day_of_week (int|str) – number or name of weekday (0-6 or mon,tue,wed,thu,fri,sat,sun) 
 hour (int|str) – hour (0-23) 
 minute (int|str) – minute (0-59) 
 second (int|str) – second (0-59) 
 start_date (datetime|str) – earliest possible date/time to trigger on (inclusive) 
 end_date (datetime|str) – latest possible date/time to trigger on (inclusive) 

  例子          

# 星期一到星期五,5点30执行任务job_function,直到2014-05-30 00:00:00 
  sched.add_job(job_function, 'cron', day_of_week='mon-fri', hour=5, minute=30, end_date='2014-05-30') 
  # 按照crontab格式执行, 格式为:分钟 小时 天 月 周,*表示所有 
  # 5月到8月的1号到15号,0点0分执行任务job_function 
  sched.add_job(job_function, CronTrigger.from_crontab('0 0 1-15 may-aug *')) 

执行器

执行器决定如何执行任务;APScheduler支持4种不同执行器,常用的有pool(线程/进程)和gevent(io多路复用,支持高并发),默认为pool中线程池, 不同的执行器可以在调度器的配置中进行配置(见调度器)

任务存储器

任务存储器决定任务的保存方式, 默认存储在内存中(MemoryJobStore),重启后就没有了。APScheduler支持的任务存储器有:

不同的任务存储器可以在调度器的配置中进行配置(见调度器)

调度器

APScheduler支持的调度器方式如下,比较常用的为BlockingScheduler和BackgroundScheduler

从前面的例子,我们可以看到,调度器可以操作任务(并为任务指定触发器、任务存储器和执行器)和监控任务。

scheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', max_instances=10, jobstore='default', executor='default', seconds=10)

我们来详细看下各个部分

 调度器配置:在add_job我们看到jobstore和executor都是default,APScheduler在定义调度器时可以指定不同的任务存储和执行器,以及初始的参数  

from pytz import utc 
 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 
 # 通过dict方式执行不同的jobstores、executors和默认的参数 
 jobstores = { 
 'mongo': MongoDBJobStore(), 
 'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite:///jobs.sqlite') 
 } 
 executors = { 
 'default': ThreadPoolExecutor(20), 
 'processpool': ProcessPoolExecutor(5) 
 } 
 job_defaults = { 
 'coalesce': False, 
 'max_instances': 3 
 } 
 # 定义调度器 
 scheduler = BackgroundScheduler(jobstoresjobstores=jobstores, executorsexecutors=executors, job_defaultsjob_defaults=job_defaults, timezone=utc) 
 def job_func(job_id): 
 print('job %s is runed at %s' % (job_id, datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) 
 # 添加任务 
 scheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', jobstore='default', executor='processpool', seconds=10) 
 # 启动调度器 
 scheduler.start() 

 操作任务:调度器可以增加,删除,暂停,恢复和修改任务。需要注意的是这里的操作只是对未执行的任务起作用,已经执行和正在执行的任务不受这些操作的影响。

  add_job    

scheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', max_instances=10, jobstore='default', executor='default', seconds=10)

  remove_job: 通过任务唯一的id,删除的时候对应的任务存储器里记录也会删除

scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id') 
 scheduler.remove_job('my_job_id') 

  Pausing and resuming jobs:暂停和重启任务      

scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id') 
 scheduler.pause_job('my_job_id') 
 scheduler.resume_job('my_job_id') 

  Modifying jobs:修改任务的配置      

job = scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id', max_instances=10) 
 # 修改任务的属性 
 job.modify(max_instances=6, name='Alternate name') 
 # 修改任务的触发器 
 scheduler.reschedule_job('my_job_id', trigger='cron', minute='*/5') 

监控任务事件类型,比较常用的类型有:

scheduler.add_listener(job_exception_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR)   

总结

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