Python定时任务工具--APScheduler

站长

2024年03月13日 22:12 · 阅读数 7

APScheduler （advanceded python scheduler）是一款Python开发的定时任务工具。

文档地址 apscheduler.readthedocs.io/en/latest/u…

特点：

不依赖于Linux系统的crontab系统定时，独立运行
可以动态添加新的定时任务，如下单后30分钟内必须支付，否则取消订单，就可以借助此工具（每下一单就要添加此订单的定时任务）
对添加的定时任务可以做持久保存

1 安装

pip install apscheduler

2 组成

APScheduler 由以下四部分组成：

triggers 触发器指定定时任务执行的时机
job stores 存储器可以将定时持久存储
executors 执行器在定时任务该执行时，以进程或线程方式执行任务
schedulers 调度器常用的有BackgroundScheduler（后台运行）和BlockingScheduler(阻塞式)

3 使用方式

from apscheduler.schedulers.background import BlockingScheduler

# 创建定时任务的调度器对象
scheduler = BlockingScheduler()
# 创建执行器
executors = {
    'default': ThreadPoolExecutor(20),
}
# 定义定时任务
def my_job(param1, param2):  # 参数通过add_job()args传递传递过来
    print(param1)  # 100
    print(param2)  # python

# 向调度器中添加定时任务
scheduler.add_job(my_job, 'date', args=[100, 'python'], executors=executors)

# 启动定时任务调度器工作
scheduler.start()

4 调度器 Scheduler

负责管理定时任务

BlockingScheduler: 作为独立进程时使用

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

scheduler = BlockingScheduler()
scheduler.start()  # 此处程序会发生阻塞

BackgroundScheduler: 在框架程序（如Django、Flask）中使用.

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

scheduler = BackgroundScheduler()
scheduler.start()  # 此处程序不会发生阻塞

AsyncIOScheduler : 当你的程序使用了asyncio的时候使用。
GeventScheduler : 当你的程序使用了gevent的时候使用。
TornadoScheduler : 当你的程序基于Tornado的时候使用。
TwistedScheduler : 当你的程序使用了Twisted的时候使用
QtScheduler : 如果你的应用是一个Qt应用的时候可以使用。

4 执行器 executors

在定时任务该执行时，以进程或线程方式执行任务

ThreadPoolExecutor

from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor
ThreadPoolExecutor(max_workers)

使用方法

from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor

executors = {
      'default': ThreadPoolExecutor(20) # 最多20个线程同时执行
  }
  scheduler = BackgroundScheduler(executors=executors)

ProcessPoolExecutor

from apscheduler.executors.pool import ProcessPoolExecutor
ProcessPoolExecutor(max_workers)

使用方法

from apscheduler.executors.pool import ProcessPoolExecutor

executors = {
      'default': ProcessPoolExecutor(5) # 最多5个进程同时执行
  }

scheduler = BackgroundScheduler(executors=executors)

5 触发器 Trigger

指定定时任务执行的时机。

1） date 在特定的时间日期执行

from datetime import date

# 在2019年11月6日00:00:00执行
sched.add_job(my_job, 'date', run_date=date(2019, 11, 6))

# 在2019年11月6日16:30:05
sched.add_job(my_job, 'date', run_date=datetime(2009, 11, 6, 16, 30, 5))
sched.add_job(my_job, 'date', run_date='2009-11-06 16:30:05')

# 立即执行
sched.add_job(my_job, 'date')  
sched.start()

2） interval 经过指定的时间间隔执行

weeks (int) – number of weeks to wait
days (int) – number of days to wait
hours (int) – number of hours to wait
minutes (int) – number of minutes to wait
seconds (int) – number of seconds to wait
start_date (datetime|str) – starting point for the interval calculation
end_date (datetime|str) – latest possible date/time to trigger on
timezone (datetime.tzinfo|str) – time zone to use for the date/time calculations

from datetime import datetime

# 每两小时执行一次
sched.add_job(job_function, 'interval', hours=2)

# 在2012年10月10日09:30:00 到2014年6月15日11:00:00的时间内，每两小时执行一次
sched.add_job(job_function, 'interval', hours=2, start_date='2012-10-10 09:30:00', end_date='2014-06-15 11:00:00')

3） cron 按指定的周期执行

year (int|str) – 4-digit year
month (int|str) – month (1-12)
day (int|str) – day of the (1-31)
week (int|str) – ISO week (1-53)
day_of_week (int|str) – number or name of weekday (0-6 or mon,tue,wed,thu,fri,sat,sun)
hour (int|str) – hour (0-23)
minute (int|str) – minute (0-59)
second (int|str) – second (0-59)
start_date (datetime|str) – earliest possible date/time to trigger on (inclusive)
end_date (datetime|str) – latest possible date/time to trigger on (inclusive)
timezone (datetime.tzinfo|str) – time zone to use for the date/time calculations (defaults to scheduler timezone)

# 在6、7、8、11、12月的第三个周五的00:00, 01:00, 02:00和03:00 执行
sched.add_job(job_function, 'cron', month='6-8,11-12', day='3rd fri', hour='0-3')

# 在2014年5月30日前的周一到周五的5:30执行
sched.add_job(job_function, 'cron', day_of_week='mon-fri', hour=5, minute=30, end_date='2014-05-30')

6.任务存储

MemoryJobStore 默认内存存储

MongoDBJobStore 任务保存到MongoDB

from apscheduler.jobstores.mongodb import MongoDB

JobStoreMongoDBJobStore()

RedisJobStore 任务保存到redis

from apscheduler.jobstores.redis import RedisJobStore
RedisJobStore()

7 配置方法

方法1

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor

executors = {
    'default': ThreadPoolExecutor(20),
}
conf = { # redis配置
    "host":127.0.0.1,
    "port":6379,
    "db":15, # 连接15号数据库
    "max_connections":10 # redis最大支持300个连接数
}
scheduler = BackgroundScheduler(executors=executors)
scheduler.add_jobstore(jobstore='redis', **conf) # 添加任务持久化存储方式,如果未安装redis可省略此步骤

方法2

from pytz import utc

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

executors = {
    'default': {'type': 'threadpool', 'max_workers': 20},
    'processpool': ProcessPoolExecutor(max_workers=5)
}

scheduler = BackgroundScheduler()

# .. 此处可以编写其他代码

# 使用configure方法进行配置
scheduler.configure(executors=executors)

8 启动

scheduler.start()

对于BlockingScheduler ，程序会阻塞在这，防止退出，作为独立进程时使用。（可以用来生成静态页面）
对于BackgroundScheduler，可以在应用程序中使用。不再以单独的进程使用。（如30分钟内取消订单）

9 扩展

任务管理

方式1

job = scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2)  # 添加任务
job.remove()  # 删除任务
job.pause() # 暂定任务
job.resume()  # 恢复任务

方式2

scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id')  # 添加任务    
scheduler.remove_job('my_job_id')  # 删除任务
scheduler.pause_job('my_job_id')  # 暂定任务
scheduler.resume_job('my_job_id')  # 恢复任务

调整任务调度周期

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

scheduler.reschedule_job('my_job_id', trigger='cron', minute='*/5')

停止APScheduler运行

scheduler.shutdown()

10 综合使用

这里提供30分钟取消订单支付的思路，可以使用Flask或者Django程序都能实现，这里是在django应用中动态的添加一个定时任务，调度器需要使用BackgroundScheduler。下面先定义执行订单取消的任务。

from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor
from datetime import datetime, timedelta
from apscheduler.schedulers.blocking import BackgroundScheduler

from goods.models import SKU
from orders.models import OrderGoods


def cancel_order_job(order_id, sku_id, stock, sales):
    # 将订单商品和订单信息筛选出来
    order_goods = OrderGoods.objects.filter( order_id=order_id, sku_id=sku_id)
    order_goods.delete() # 删除订单
    try:
        sku = SKU.objects.get(id=sku_id)
        sku.stock += stock  # 订单删掉后商品表里的库存恢复
        sku.sales -= sales  # 商品表里销量还原
        sku.save()
    except Exception as e:
        print(e)

具体操作哪些表要根据自身表的设计来定，大致是上面的思路。然后在生成订单的视图中同时生成取消订单的任务。然后将取消订单cancel_order_job（）需要的参数传递过去，注意要判定当前订单的状态为未支付状态。

from datetime import datetime, timedelta

class OrderCommitView(View)：

	def post(self, request):
		# ...  此处省略生成订单相关逻辑
            if status == OrderInfo.STATUS.UNPADED:  # 待支付状态
        
                executors = {
                'default': ThreadPoolExecutor(10) 
                }
                now = datetime.now()
                delay = now + timedelta(minutes=30)  # 从当前下订单延时30分钟后
                scheduler = BackgroundScheduler(executors=executors)
                # 添加定时任务
                scheduler.add_job(cancel_order_job, 'date', run_date=delay,
                args=[order_id, sku.id, sku.stock, sku.sales])
                scheduler.start()
                # ....省略其他业务及返回

注意:如果需要周期性的执行一个定时任务，如果用到了django中模型类或者Flask的配置信息等相关信息，需要将框架的配置信息导入。如果是Flask中，还要导入上下文环境。

转载自:https://juejin.cn/post/6844903895664164877