Python下APScheduler的简单使用，pythonapscheduler,今天准备实现一个功能

Python下APScheduler的简单使用，pythonapscheduler,今天准备实现一个功能

今天准备实现一个功能需要用到定时执行任务，所以就看到了Python的一个定时任务框架APScheduler，试了一下感觉还不错。

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）

#pipinstallapscheduler

2）.基于源码安装：https://pypi.python.org/pypi/APScheduler/

#pythonsetup.pyinstall

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

4.配置调度器

APScheduler提供了许多不同的方式来配置调度器，你可以使用一个配置字典或者作为参数关键字的方式传入。你也可以先创建调度器，再配置和添加作业，这样你可以在不同的环境中得到更大的灵活性。

1)下面一个简单的示例：

importtimefromapscheduler.schedulers.blockingimportBlockingSchedulerdeftest_job():printtime.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。（http://apscheduler.readthedocs.io/en/latest/userguide.html）

第一种方式：

frompytzimportutcfromapscheduler.schedulers.backgroundimportBackgroundSchedulerfromapscheduler.jobstores.mongodbimportMongoDBJobStorefromapscheduler.jobstores.sqlalchemyimportSQLAlchemyJobStorefromapscheduler.executors.poolimportThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutorjobstores={‘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：

fromapscheduler.schedulers.backgroundimportBackgroundScheduler#The"apscheduler."prefixishardcodedscheduler=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：

frompytzimportutcfromapscheduler.schedulers.backgroundimportBackgroundSchedulerfromapscheduler.jobstores.sqlalchemyimportSQLAlchemyJobStorefromapscheduler.executors.poolimportProcessPoolExecutorjobstores={‘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()#..dosomethingelsehere,maybeaddjobsetc.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。

例如使用add_job()添加作业：

#!/usr/bin/envpython#-*-coding:UTF-8importtimeimportdatetimefromapscheduler.schedulers.blockingimportBlockingSchedulerdefjob1(f):printtime.strftime(‘%Y-%m-%d%H:%M:%S‘,time.localtime(time.time())),fdefjob2(arg1,args2,f):printf,args1,args2defjob3(**args):printargs‘‘‘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=(‘循环‘,),id=‘test_job1‘)#定时任务示例scheduler.add_job(job1,‘cron‘,second=‘*/5‘,args=(‘定时‘,),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=(‘一次‘,),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listscheduler.add_job(job2,‘interval‘,seconds=5,args=[‘a‘,‘b‘,‘list‘],id=‘test_job4‘)#基于tuplescheduler.add_job(job2,‘interval‘,seconds=5,args=(‘a‘,‘b‘,‘tuple‘,),id=‘test_job5‘)#基于dictscheduler.add_job(job3,‘interval‘,seconds=5,kwargs={‘f‘:‘dict‘,‘a‘:1,‘b‘:2},id=‘test_job7‘)printscheduler.get_jobs()scheduler.start()#带有参数的示例scheduler.add_job(job2,‘interval‘,seconds=5,args=[‘a‘,‘b‘],id=‘test_job4‘)scheduler.add_job(job2,‘interval‘,seconds=5,args=(‘a‘,‘b‘,),id=‘test_job5‘)scheduler.add_job(job3,‘interval‘,seconds=5,kwargs={‘a‘:1,‘b‘:2},id=‘test_job6‘)printscheduler.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‘,)deftest_task():print("Helloworld!")

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‘)printscheduler.get_job(‘my_job_id‘)printscheduler.get_jobs()

3）.修改任务：

修改任务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:

fromapscheduler.schedulers.blockingimportBlockingSchedulerdefmy_job():print"Helloworld!"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（仅供参考）：

importlogginglogging.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‘)

Python下APScheduler的简单使用