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APScheduler任务调度利器

Flink_China / 2890人阅读

摘要：中任务调度一般用中的任务调度工具也有不少等。调度器配置示例方式一方式二三略。移除调用放到，参数为调用实例的方法注意如果任务已经调度完毕，并且之后也不会再被执行的情况下，会被自动移除。可以监听调度任务执行情况相关的事件。

Java中任务调度一般用Quartz,Python中的任务调度工具也有不少:Celery,RQ,APScheduler等。
Celery：非常强大的分布式任务调度框架
RQ：基于Redis的作业队列工具
APScheduler：一款强大的任务调度工具

RQ参考Celery，据说要比Celery轻量级(Really?)
APScheduler感觉更像Quartz。
本人小小的建议是一般项目用APScheduler，因为不用像Celery那样再多带带启动worker、beat进程，而且API也很简洁。
对于大点分布式项目用Celery

官网：http://apscheduler.readthedoc...
API：http://apscheduler.readthedoc...
当前版本：3.3.0
安装：$ pip install apscheduler
例子：https://github.com/agronholm/...

特性

Advanced Python Scheduler (APScheduler) 一款强大的任务调度工具.
内置了三种调度模式：

Cron风格

间隔性(Interval-based)执行

仅在某个时间执行一次

作业存储支持以下几种方式：
Memory
SQLAlchemy (any RDBMS supported by SQLAlchemy works)
MongoDB
Redis
RethinkDB
ZooKeeper
除了Memory方式不需要序列化之外(一个例外是使用ProcessPoolExecutor)，其余都需要作业函数参数可序列化。

支持与以下框架集成:
asyncio (PEP 3156)
gevent
Tornado
Twisted
Qt (using either PyQt or PySide)

基本概念

四大组件：
triggers
job stores
executors
schedulers

schedulers

内置以下几种调度器实现：
BlockingScheduler:
BackgroundScheduler: 默认采用ThreadPoolExecutor池(默认10)，可以配置ProcessPoolExecutor，或同时使用
AsyncIOScheduler: 使用asyncio模块
GeventScheduler: 使用gevent
TornadoScheduler: use if you’re building a Tornado application
TwistedScheduler: use if you’re building a Twisted application
QtScheduler: use if you’re building a Qt application

基类：BaseScheduler，可以通过此类查询相关配置选项。

调度器配置示例：

方式一、

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

jobstores = {
    "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)

方式二、三：略。请看官网

启动与关闭调度器：

通过调用start()方法来启动

scheduler.start()
scheduler.shutdown()
scheduler.shutdown(wait=False)
triggers

内置以下三种触发器实现：
date: 对已仅执行一次的情绪，指定某个之间点。请参考这里
interval: 指定时间间隔(fixed intervals)周期性执行。请参考这里
cron: 使用cron风格表达式周期性执行。请参考这里

job管理

添加jobs:

调用scheduler.add_job()方法，会返回apscheduler.job.Job实例(可用于job修改、移除等)

使用装饰器scheduled_job()

作业存储注意事项：

除了Memory方式不需要序列化之外(一个例外是使用ProcessPoolExecutor)，其余都需要作业函数参数可序列化。
如果需要存储作业，而且每次启动时你的应用都会重新添加一遍作业，那么请在添加job时指定一个唯一的ID，以及指定replace_existing=True，否则每次启动应用都会添加一次job的副本。
如果需要立即启动该任务，请在添加job时指定trigger参数。

移除job:
调用scheduler.remove_job()放到，参数为 job’s ID and job store alias
调用job实例的remove()方法 on the Job instance you got from add_job()

注意：如果任务已经调度完毕，并且之后也不会再被执行的情况下，会被自动移除。

job = scheduler.add_job(myfunc, "interval", minutes=2)
job.remove()

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

暂停和恢复job：

apscheduler.job.Job.pause()
apscheduler.schedulers.base.BaseScheduler.pause_job()

apscheduler.job.Job.resume()
apscheduler.schedulers.base.BaseScheduler.resume_job()

获取jobs列表

apscheduler.get_jobs()

修改job：

可以通过apscheduler.job.Job.modify() or apscheduler.modify_job()修改除了id之外的job属性。

job.modify(max_instances=6, name="Alternate name")

如果你想修改job的调度器，你可以使用apscheduler.job.Job.reschedule() or reschedule_job()

scheduler.reschedule_job("my_job_id", trigger="cron", minute="*/5")
限制同一个job实例的并发执行数

默认情况下同一个job，只允许一个job实例运行。这在某个job在下次运行时间到达之后仍未执行完毕时，能达到控制的目的。你也可以该变这一行为，在你调用add_job时可以传递max_instances=5来运行同时运行同一个job的5个job实例。

job错过执行时间与job合并(Missed job executions and coalescing):

一个job可能由于某些情况错过执行时间,比如上一点提到的，或者是线程池或进程池用光了，或者是当要调度job时，突然down机了等。
这时可以通过设置job的misfire_grace_time选项来指示之后尝试执行的次数。
当然如果这不符合你的期望，你可以合并所有错过时间的job到一个job来执行，通过设定job的coalesce=True。

Scheduler events

可以监听调度、任务执行情况相关的事件。

def my_listener(event):
    if event.exception:
        print("The job crashed :(")
    else:
        print("The job worked :)")

scheduler.add_listener(my_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR)

支持的事件列表：
http://apscheduler.readthedoc...

小结

有木有非常强大，又非常易于理解的感觉。Good Job！

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