Python定时库APScheduler的原理及用法-创新互联
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APScheduler简介
APscheduler全称Advanced Python Scheduler
作用为在指定的时间规则执行指定的作业。
指定时间规则的方式可以是间隔多久执行,可以是指定日期时间的执行,也可以类似Linux系统中Crontab中的方式执行任务。
指定的任务就是一个Python函数。
APScheduler组件
APScheduler版本 3.6.3
APScheduler中几个重要的概念
Job 作业
作用
Job作为APScheduler最小执行单位。 创建Job时指定执行的函数,函数中所需参数,Job执行时的一些设置信息。
构建说明
id:指定作业的唯一ID name:指定作业的名字 trigger:apscheduler定义的触发器,用于确定Job的执行时间,根据设置的trigger规则,计算得到下次执行此job的 时间, 满足时将会执行 executor:apscheduler定义的执行器,job创建时设置执行器的名字,根据字符串你名字到scheduler获取到执行此 job的 执行器,执行job指定的函数 max_instances:执行此job的大实例数,executor执行job时,根据job的id来计算执行次数,根据设置的大实例数 来确定是否可执行 next_run_time:Job下次的执行时间,创建Job时可以指定一个时间[datetime],不指定的话则默认根据trigger获取触 发时间 misfire_grace_time:Job的延迟执行时间,例如Job的计划执行时间是21:00:00,但因服务重启或其他原因导致 21:00:31才执行,如果设置此key为40,则该job会继续执行,否则将会丢弃此job coalesce:Job是否合并执行,是一个bool值。例如scheduler停止20s后重启启动,而job的触发器设置为5s执行 一次,因此此job错过了4个执行时间,如果设置为是,则会合并到一次执行,否则会逐个执行 func:Job执行的函数 args:Job执行函数需要的位置参数 kwargs:Job执行函数需要的关键字参数
Trigger 触发器
Trigger绑定到Job,在scheduler调度筛选Job时,根据触发器的规则计算出Job的触发时间,然后与当前时间比较 确定此Job是否会被执行,总之就是根据trigger规则计算出下一个执行时间。 Trigger有多种种类,指定时间的DateTrigger,指定间隔时间的IntervalTrigger,像Linux的crontab 一样的CronTrigger
目前APScheduler支持触发器:
DateTrigger IntervalTrigger CronTrigger
Executor 执行器
Executor在scheduler中初始化,另外也可通过scheduler的add_executor动态添加Executor。 每个executor都会绑定一个alias,这个作为唯一标识绑定到Job,在实际执行时会根据Job绑定的executor 找到实际的执行器对象,然后根据执行器对象执行Job Executor的种类会根据不同的调度来选择,如果选择AsyncIO作为调度的库,那么选择AsyncIOExecutor,如果 选择tornado作为调度的库,选择TornadoExecutor,如果选择启动进程作为调度, 选择ThreadPoolExecutor或者ProcessPoolExecutor都可以 Executor的选择需要根据实际的scheduler来选择不同的执行器
目前APScheduler支持的Executor:
AsyncIOExecutor GeventExecutor ThreadPoolExecutor ProcessPoolExecutor TornadoExecutor TwistedExecutor
Jobstore 作业存储
Jobstore在scheduler中初始化,另外也可通过scheduler的add_jobstore动态添加Jobstore。每个jobstore都会 绑定一个alias,scheduler在Add Job时,根据指定的jobstore在scheduler中找到相应的jobstore, 并将job添加到jobstore中。 Jobstore主要是通过pickle库的loads和dumps【实现核心是通过python的__getstate__和__setstate__重写实现】, 每次变更时将Job动态保存到存储中,使用时再动态的加载出来,作为存储的可以是redis,也可以是数据库【通过 sqlarchemy这个库集成多种数据库】,也可以是mongodb等
目前APScheduler支持的Jobstore:
MemoryJobStore MongoDBJobStore RedisJobStore RethinkDBJobStore SQLAlchemyJobStore ZooKeeperJobStore
Event 事件
Event是APScheduler在进行某些操作时触发相应的事件,用户可以自定义一些函数来监听这些事件, 当触发某些Event时,做一些具体的操作 常见的比如。Job执行异常事件 EVENT_JOB_ERROR。Job执行时间错过事件 EVENT_JOB_MISSED。
目前APScheduler定义的Event
EVENT_SCHEDULER_STARTED EVENT_SCHEDULER_START EVENT_SCHEDULER_SHUTDOWN EVENT_SCHEDULER_PAUSED EVENT_SCHEDULER_RESUMED EVENT_EXECUTOR_ADDED EVENT_EXECUTOR_REMOVED EVENT_JOBSTORE_ADDED EVENT_JOBSTORE_REMOVED EVENT_ALL_JOBS_REMOVED EVENT_JOB_ADDED EVENT_JOB_REMOVED EVENT_JOB_MODIFIED EVENT_JOB_EXECUTED EVENT_JOB_ERROR EVENT_JOB_MISSED EVENT_JOB_SUBMITTED EVENT_JOB_MAX_INSTANCES
Listener 监听事件
Listener表示用户自定义监听的一些Event,当Job触发了EVENT_JOB_MISSED事件时可以根据需求做一些其他处理。
Scheduler 调度器
Scheduler是APScheduler的核心,所有相关组件通过其定义。scheduler启动之后,将开始按照配置的任务进行调度。 除了依据所有定义Job的trigger生成的将要调度时间唤醒调度之外。当发生Job信息变更时也会触发调度。 scheduler可根据自身的需求选择不同的组件,如果是使用AsyncIO则选择AsyncIOScheduler,使用tornado则选择 TornadoScheduler。
目前APScheduler支持的Scheduler:
AsyncIOScheduler BackgroundScheduler BlockingScheduler GeventScheduler QtScheduler TornadoScheduler TwistedScheduler
这里前面一期的Python学习教程里有提到过!
Scheduler工作流程图
这里重点挑选两个重要的流程画一个简陋的流程图,来看一下scheduler的工作原理。其一个是添加add job,另一是scheduler每次唤醒调度时的执行过程
Scheduler添加job流程
Scheduler调度流程
APScheduler使用示例
AsyncIO调度示例
import asyncio import datetime from apscheduler.events import EVENT_JOB_EXECUTED from apscheduler.executors.asyncio import AsyncIOExecutor from apscheduler.jobstores.redis import RedisJobStore # 需要安装redis from apscheduler.schedulers.asyncio import AsyncIOScheduler from apscheduler.triggers.interval import IntervalTrigger from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger # 定义jobstore 使用redis 存储job信息 default_redis_jobstore = RedisJobStore( db=2, jobs_key="apschedulers.default_jobs", run_times_key="apschedulers.default_run_times", host="127.0.0.1", port=6379, password="test" ) # 定义executor 使用asyncio是的调度执行规则 first_executor = AsyncIOExecutor() # 初始化scheduler时,可以直接指定jobstore和executor init_scheduler_options = { "jobstores": { # first 为 jobstore的名字,在创建Job时直接直接此名字即可 "default": default_redis_jobstore }, "executors": { # first 为 executor 的名字,在创建Job时直接直接此名字,执行时则会使用此executor执行 "first": first_executor }, # 创建job时的默认参数 "job_defaults": { 'coalesce': False, # 是否合并执行 'max_instances': 1 # 大实例数 } } # 创建scheduler scheduler = AsyncIOScheduler(**init_scheduler_options) # 启动调度 scheduler.start() second_redis_jobstore = RedisJobStore( db=2, jobs_key="apschedulers.second_jobs", run_times_key="apschedulers.second_run_times", host="127.0.0.1", port=6379, password="test" ) scheduler.add_jobstore(second_redis_jobstore, 'second') # 定义executor 使用asyncio是的调度执行规则 second_executor = AsyncIOExecutor() scheduler.add_executor(second_executor, "second") # *********** 关于 APScheduler中有关Event相关使用示例 ************* # 定义函数监听事件 def job_execute(event): """ 监听事件处理 :param event: :return: """ print( "job执行job:\ncode => {}\njob.id => {}\njobstore=>{}".format( event.code, event.job_id, event.jobstore )) # 给EVENT_JOB_EXECUTED[执行完成job事件]添加回调,这里就是每次Job执行完成了我们就输出一些信息 scheduler.add_listener(job_execute, EVENT_JOB_EXECUTED) # *********** 关于 APScheduler中有关Job使用示例 ************* # 使用的是asyncio,所以job执行的函数可以是一个协程,也可以是一个普通函数,AsyncIOExecutor会根据配置的函数来进行调度, # 如果是协程则会直接丢入到loop中,如果是普通函数则会启用线程处理 # 我们定义两个函数来看看执行的结果 def interval_func(message): print("现在时间: {}".format(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))) print("我是普通函数") print(message) async def async_func(message): print("现在时间: {}".format(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))) print("我是协程") print(message) # 将上述的两个函数按照不同的方式创造触发器来执行 # *********** 关于 APScheduler中有关Trigger使用示例 ************* # 使用Trigger有两种方式,一种是用类创建使用,另一个是使用字符串的方式 # 使用字符串指定别名, scheduler初始化时已将其定义的trigger加载,所以指定字符串可以直接使用 if scheduler.get_job("interval_func_test", "default"): # 存在的话,先删除 scheduler.remove_job("interval_func_test", "default") # 立马开始 2分钟后结束, 每10s执行一次 存储到first jobstore second执行 scheduler.add_job(interval_func, "interval", args=["我是10s执行一次,存放在jobstore default, executor default"], seconds=10, id="interval_func_test", jobstore="default", executor="default", start_date=datetime.datetime.now(), end_date=datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=240)) # 先创建tigger trigger = IntervalTrigger(seconds=5) if scheduler.get_job("interval_func_test_2", "second"): # 存在的话,先删除 scheduler.remove_job("interval_func_test_2", "second") # 每隔5s执行一次 scheduler.add_job(async_func, trigger, args=["我是每隔5s执行一次,存放在jobstore second, executor = second"], id="interval_func_test_2", jobstore="second", executor="second") # 使用协程的函数执行,且使用cron的方式配置触发器 if scheduler.get_job("cron_func_test", "default"): # 存在的话,先删除 scheduler.remove_job("cron_func_test", "default") # 立马开始 每10s执行一次 scheduler.add_job(async_func, "cron", args=["我是 每分钟 30s 时执行一次,存放在jobstore default, executor default"], second='30', id="cron_func_test", jobstore="default", executor="default") # 先创建tigger trigger = CronTrigger(second='20,40') if scheduler.get_job("cron_func_test_2", "second"): # 存在的话,先删除 scheduler.remove_job("cron_func_test_2", "second") # 每隔5s执行一次 scheduler.add_job(async_func, trigger, args=["我是每分钟 20s 40s时各执行一次,存放在jobstore second, executor = second"], id="cron_func_test_2", jobstore="second", executor="second") # 使用创建trigger对象直接创建 print("启动: {}".format(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))) asyncio.get_event_loop().run_forever()
输出结果部分截取
启动之后,每隔5s运行一次的JOB
启动: 2019-12-05 14:13:11 【这部分是定义的协程函数输出的内容】 现在时间: 2019-12-05 14:13:16 我是协程 我是每隔5s执行一次,存放在jobstore second, executor = second 【这部分是监听job执行完成之后的回调输出】 job执行job: code => 4096 job.id => interval_func_test_2 jobstore=>second
在20s和40s时各执行一次的Job
现在时间: 2019-12-05 14:13:20 我是协程 我是每分钟 20s 40s时各执行一次,存放在jobstore second, executor = second job执行job: code => 4096 job.id => cron_func_test_2 jobstore=>second
每隔10s执行一次的job
现在时间: 2019-12-05 14:13:21 我是普通函数 我是10s执行一次,存放在jobstore default, executor default 现在时间: 2019-12-05 14:13:21 我是协程 我是每隔5s执行一次,存放在jobstore second, executor = second job执行job: code => 4096 job.id => interval_func_test jobstore=>default job执行job: code => 4096 job.id => interval_func_test_2 jobstore=>second
每隔5s执行一次的Job
现在时间: 2019-12-05 14:13:26 我是协程 我是每隔5s执行一次,存放在jobstore second, executor = second job执行job: code => 4096 job.id => interval_func_test_2 jobstore=>second
每分钟30s时执行一次
现在时间: 2019-12-05 14:13:30 我是协程 我是 每分钟 30s 时执行一次,存放在jobstore default, executor default job执行job: code => 4096 job.id => cron_func_test jobstore=>default
感谢各位的阅读,以上就是“Python定时库APScheduler的原理及用法”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Python定时库APScheduler的原理及用法这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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