时间:2021-05-22
APScheduler (advanceded python scheduler)是一款Python开发的定时任务工具。
文档地址apscheduler.readthedocs.io/en/latest/u…
特点:
1 安装
pip install apscheduler
2 组成
3 使用方式
from apscheduler.schedulers.background import BlockingScheduler# 创建定时任务的调度器对象scheduler = BlockingScheduler()# 创建执行器executors = { 'default': ThreadPoolExecutor(20),}# 定义定时任务def my_job(param1, param2): # 参数通过add_job()args传递传递过来 print(param1) # 100 print(param2) # python# 向调度器中添加定时任务scheduler.add_job(my_job, 'date', args=[100, 'python'], executors=executors)# 启动定时任务调度器工作scheduler.start()4 调度器 Scheduler
负责管理定时任务
BlockingScheduler : 作为独立进程时使用
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingSchedulerscheduler = BlockingScheduler()scheduler.start() # 此处程序会发生阻塞BackgroundScheduler : 在框架程序(如Django、Flask)中使用.from apscheduler.schedulers.background import BackgroundSchedulerscheduler = BackgroundScheduler()scheduler.start() # 此处程序不会发生阻塞4 执行器 executors
在定时任务该执行时,以进程或线程方式执行任务
ThreadPoolExecutorfrom apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutorThreadPoolExecutor(max_workers)使用方法
from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutorexecutors = { 'default': ThreadPoolExecutor(20) # 最多20个线程同时执行 } scheduler = BackgroundScheduler(executors=executors)ProcessPoolExecutorfrom apscheduler.executors.pool import ProcessPoolExecutorProcessPoolExecutor(max_workers)使用方法
from apscheduler.executors.pool import ProcessPoolExecutorexecutors = { 'default': ProcessPoolExecutor(5) # 最多5个进程同时执行 }scheduler = BackgroundScheduler(executors=executors)5 触发器 Trigger
指定定时任务执行的时机。
1) date 在特定的时间日期执行
from datetime import date# 在2019年11月6日00:00:00执行sched.add_job(my_job, 'date', run_date=date(2019, 11, 6))# 在2019年11月6日16:30:05sched.add_job(my_job, 'date', run_date=datetime(2009, 11, 6, 16, 30, 5))sched.add_job(my_job, 'date', run_date='2009-11-06 16:30:05')# 立即执行sched.add_job(my_job, 'date') sched.start()2) interval 经过指定的时间间隔执行
weeks (int) – number of weeks to waitdays (int) – number of days to waithours (int) – number of hours to waitminutes (int) – number of minutes to waitseconds (int) – number of seconds to waitstart_date (datetime|str) – starting point for the interval calculationend_date (datetime|str) – latest possible date/time to trigger ontimezone (datetime.tzinfo|str) – time zone to use for the date/time calculationsfrom datetime import datetime# 每两小时执行一次sched.add_job(job_function, 'interval', hours=2)# 在2012年10月10日09:30:00 到2014年6月15日11:00:00的时间内,每两小时执行一次sched.add_job(job_function, 'interval', hours=2, start_date='2012-10-10 09:30:00', end_date='2014-06-15 11:00:00')3) cron 按指定的周期执行
year (int|str) – 4-digit yearmonth (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)timezone (datetime.tzinfo|str) – time zone to use for the date/time calculations (defaults to scheduler timezone)# 在6、7、8、11、12月的第三个周五的00:00, 01:00, 02:00和03:00 执行sched.add_job(job_function, 'cron', month='6-8,11-12', day='3rd fri', hour='0-3')# 在2014年5月30日前的周一到周五的5:30执行sched.add_job(job_function, 'cron', day_of_week='mon-fri', hour=5, minute=30, end_date='2014-05-30')6.任务存储
MemoryJobStore 默认内存存储MongoDBJobStore 任务保存到MongoDBfrom apscheduler.jobstores.mongodb import MongoDBJobStoreMongoDBJobStore()复制代码RedisJobStore 任务保存到redisfrom apscheduler.jobstores.redis import RedisJobStoreRedisJobStore()7 配置方法
方法1
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundSchedulerfrom apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutorexecutors = { 'default': ThreadPoolExecutor(20),}conf = { # redis配置 "host":127.0.0.1, "port":6379, "db":15, # 连接15号数据库 "max_connections":10 # redis最大支持300个连接数}scheduler = BackgroundScheduler(executors=executors)scheduler.add_jobstore(jobstore='redis', **conf) # 添加任务持久化存储方式,如果未安装redis可省略此步骤方法2
from pytz import utcfrom apscheduler.schedulers.background import BackgroundSchedulerfrom apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStorefrom apscheduler.executors.pool import ProcessPoolExecutorexecutors = { 'default': {'type': 'threadpool', 'max_workers': 20}, 'processpool': ProcessPoolExecutor(max_workers=5)}scheduler = BackgroundScheduler()# .. 此处可以编写其他代码# 使用configure方法进行配置scheduler.configure(executors=executors)8 启动
scheduler.start()
对于BlockingScheduler ,程序会阻塞在这,防止退出,作为独立进程时使用。(可以用来生成静态页面)
对于BackgroundScheduler,可以在应用程序中使用。不再以单独的进程使用。(如30分钟内取消订单)
9 扩展
任务管理
方式1
job = scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2) # 添加任务job.remove() # 删除任务job.pause() # 暂定任务job.resume() # 恢复任务方式2
scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id') # 添加任务 scheduler.remove_job('my_job_id') # 删除任务scheduler.pause_job('my_job_id') # 暂定任务scheduler.resume_job('my_job_id') # 恢复任务调整任务调度周期
job.modify(max_instances=6, name='Alternate name')scheduler.reschedule_job('my_job_id', trigger='cron', minute='*/5')复制代码停止APScheduler运行scheduler.shutdown()10 综合使用
这里提供30分钟取消订单支付的思路,可以使用Flask或者Django程序都能实现,这里是在django应用中动态的添加一个定时任务,调度器需要使用BackgroundScheduler。下面先定义执行订单取消的任务。
from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutorfrom datetime import datetime, timedeltafrom apscheduler.schedulers.blocking import BackgroundSchedulerfrom goods.models import SKUfrom orders.models import OrderGoodsdef cancel_order_job(order_id, sku_id, stock, sales): # 将订单商品和订单信息筛选出来 order_goods = OrderGoods.objects.filter( order_id=order_id, sku_id=sku_id) order_goods.delete() # 删除订单 try: sku = SKU.objects.get(id=sku_id) sku.stock += stock # 订单删掉后商品表里的库存恢复 sku.sales -= sales # 商品表里销量还原 sku.save() except Exception as e: print(e)具体操作哪些表要根据自身表的设计来定,大致是上面的思路。然后在生成订单的视图中同时生成取消订单的任务。然后将取消订单cancel_order_job()需要的参数传递过去,注意要判定当前订单的状态为未支付状态。
from datetime import datetime, timedeltaclass OrderCommitView(View): def post(self, request): # ... 此处省略生成订单相关逻辑 if status == OrderInfo.STATUS.UNPADED: # 待支付状态 executors = { 'default': ThreadPoolExecutor(10) } now = datetime.now() delay = now + timedelta(minutes=30) # 从当前下订单延时30分钟后 scheduler = BackgroundScheduler(executors=executors) # 添加定时任务 scheduler.add_job(cancel_order_job, 'date', run_date=delay, args=[order_id, sku.id, sku.stock, sku.sales]) scheduler.start() # ....省略其他业务及返回注意: 如果需要周期性的执行一个定时任务,如果用到了django中模型类或者Flask的配置信息等相关信息,需要将框架的配置信息导入。
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python定时任务工具之APScheduler详解,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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在python中我们可以使用APScheduler进行定时任务。APScheduler的具体编码这里就不介绍了。主要说下在终端中启动和停止任务。一、运行计划任务
今天介绍在django中使用定时任务的两种方式。方式一:APScheduler1)安装:pipinstallapscheduler2)使用:fromapsche
前言APScheduler是基于Quartz的一个Python定时任务框架。提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab类型的任务,并且可以持久化任务。在线文
APScheduler是一个Python定时任务框架,使用起来十分方便。提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab类型的任务,并且可以持久化任务、并以dae
1、简介APScheduler是一个Python定时任务框架,使用起来十分方便。提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab类型的任务,并且可以持久化任务、并