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/...
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)
四大组件:
triggers
job stores
executors
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
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。
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...
有木有非常强大,又非常易于理解的感觉。Good Job!
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介绍 官网文档:http://apscheduler.readthedoc...API:http://apscheduler.readthedoc... APScheduler是一个python的第三方库,用来提供python的后台程序。包含四个组件,分别是: triggers: 任务触发器组件,提供任务触发方式 job stores: 任务商店组件,提供任务保存方式 executors: 任务...
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