APscheduler總結

APscheduler使用總結

APscheduler是執行定時任務的python庫，其做用能夠代替Linux系統下的crontab，github上有該庫的例子。

APsheduler基本使用

該模塊由4個基本組件組成：

• triggers 觸發器
• job stores 任務儲存
• executors 執行器
• schedulers 調度器

其中triggers定義了定時任務的類別、觸發條件以及具體要執行的任務名。
job stores能夠將任務儲存起來，有些須要重複執行的任務，或有數據生成的任務，有將數據儲存的要求，能夠經過數據庫或文件的形式將數據儲存起來以便下次使用。
executors負責具體的任務執行。
schedulers是最高級的組件，負責其它的管理和調度工做，該模塊有幾種可選的調度器可供選擇，使用方法都是同樣的：

BlockingScheduler: use when the scheduler is the only thing running in your process
BackgroundScheduler: use then you’re not using any of the frameworks below, and want the scheduler to run in the background inside your application
AsyncIOScheduler: use if your application uses the asyncio module
GeventScheduler: use if your application uses 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

定時任務的執行內容放在一個函數中使用，而調度的類型和時間等設置則在建立這個job的時候進行定義，在這個模塊中，一個具體的任務是一個JOB實例，所以能夠經過修改這個實例的屬性對任務進行從新設置，而每個job實例都是依賴於一個scheduler，因此也能夠經過sheduler對sheduler進行從新設定。

定時任務的類型說明

參考源碼中scheduler.add_job()的參數說明
'cron'跟linux下crontab同樣的定時類型寫法，
'interval'使用時間間隔的寫法
...

說明

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

# 建立scheduler
scheduler = BackgroundScheduler()

# 建立job
# 方法1
job = scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id')
# 方法2
@scheduler.scheduled_job
def myfunc():
    # do something
    pass
    
# 啓動
scheduler.start()

# 添加job
scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id')
# 刪除job
scheduler.remove_job('my_job_id')
# 暫停job
scheduler.pause_job()
# 恢復job
scheduler.resume_job()
# 查看jobs
scheduler.get_jobs()
scheduler.print_jobs()
# 修改job
scheduler.modify_job(max_instances=6, name='Alternate name')
# 從新設置定時任務類型
scheduler.reschedule_job('my_job_id', trigger='cron', minute='*/5')

# 關閉
scheduler.shutdown(wait=False)

scheduler配置

配置內容

• a MongoDBJobStore named 「mongo」
• an SQLAlchemyJobStore named 「default」 (using SQLite)
• a ThreadPoolExecutor named 「default」, with a worker count of 20
• a ProcessPoolExecutor named 「processpool」, with a worker count of 5
• utc標準時區
• coalescing turned off for new jobs by default
• 默認最多3個jobs

方法1

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)

方法2

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler


# The "apscheduler." prefix is hard coded
scheduler = 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',
})

方法3

from pytz import utc

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore
from apscheduler.executors.pool import ProcessPoolExecutor


jobstores = {
    '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()

# .. do something else here, maybe add jobs etc.

scheduler.configure(jobstores=jobstores, executors=executors, job_defaults=job_defaults, timezone=utc)

flask下使用APscheduler

flask下使用該模塊能夠使用flask擴展模塊flask-apsheduler

基本使用

from flask import Flask
from flask_apscheduler import APScheduler


class Config(object):
    JOBS = [
        {
            'id': 'job1',
            'func': 'jobs:job1',
            'args': (1, 2),
            'trigger': 'interval',
            'seconds': 10
        }
    ]

    SCHEDULER_API_ENABLED = True


def job1(a, b):
    print(str(a) + ' ' + str(b))

if __name__ == '__main__':
    app = Flask(__name__)
    app.config.from_object(Config())

    scheduler = APScheduler()
    # it is also possible to enable the API directly
    # scheduler.api_enabled = True
    scheduler.init_app(app)
    scheduler.start()
    app.run()

故障排除

在使用gunicorn對flask進行管理的時候如何保證只定時任務只啓動一次

問題在使用gunicorn對flask應用進行控制的時候若是設置了gunicorn的--worker參數大於1時，會出現一個定時任務執行屢次的問題，此時要給gunicorn提供一個額外的--preload參數，這樣，flask的app在run以前的全部操做只會執行一次，所以定時任務就只會執行一次。
env/bin/gunicorn module_containing_app:app -b 0.0.0.0:8080 --workers 3 --preload

flask在調試模式下調用flask-apscheduler定時任務時會執行屢次

問題與上面的問題相似，調試模式下只需給app.run()添加一個參數use_reloader便可。
app.run(debug=True, use_reloader=False)