apscheduler

1 简介 APScheduler 的全称是 Advanced Python Scheduler 。它是一个轻量级的 Python 定时任务调度框架。 APScheduler 支持三种调度任务：固定时间间隔，固定时间点（日期），Linux 下的 Crontab 命令 。同时，它还支持异步执行、后台执行调度任务。 2 安装 使用 pip 包管理工具安装 APScheduler 是最方便快捷的。 pip install APScheduler # 如果出现因下载失败导致安装不上的情况，建议使用代理 pip --proxy http://代理ip:端口 install APScheduler 3 使用步骤 APScheduler 使用起来还算是比较简单。运行一个调度任务只需要以下三部曲。 新建一个 schedulers (调度器) 。 添加一个调度任务(job stores)。 运行调度任务。 下面是执行每 2 秒报时的简单示例代码： import datetime import time from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler def timedTask(): print(datetime.datetime.utcnow().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")[:-3

简介 APScheduler基于Quartz的一个Python定时任务框架，实现了Quartz的所有功能，使用起来十分方便。提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab类型的任务，并且可以持久化任务。基于这些功能，我们可以很方便的实现一个python定时任务系统。 github： https://github.com/agronholm/apscheduler 官网文档： https://apscheduler.readthedocs.io/en/latest/ 安装 1、pip安装 pip install apscheduler 2、源码安装 下载地址： https://pypi.python.org/pypi/APScheduler/ python setup.py install 组成 APScheduler整个系统可以说由这五个概念组成： 触发器(trigger)包含调度逻辑，每一个作业有它自己的触发器，用于决定接下来哪一个作业会运行。除了他们自己初始配置意外，触发器完全是无状态的。 作业存储(job store)存储被调度的作业，默认的作业存储是简单地把作业保存在内存中，其他的作业存储是将作业保存在数据库中。一个作业的数据讲在保存在持久化作业存储时被序列化，并在加载时被反序列化。调度器不能分享同一个作业存储。 执行器(executor)处理作业的运行

APScheduler（Python化的Cron）使用总结 简介 APScheduler全程为Advanced Python Scheduler，是一款轻量级的Python任务调度框架。它允许你像Cron那样安排定期执行的任务，并且支持Python函数或任意可调用的对象。官方文档： https://apscheduler.readthedocs.io/en/latest/userguide.html#basic-concepts APScheduler安装 方法一：使用pip安装 $ pip install apscheduler 方法二：如果pip不起作用，可以从pypi上下载最新的源码包( https://pypi.python.org/pypi/APScheduler/ )进行安装： $ python setup.py install APScheduler组件 triggers（触发器）： 触发器中包含调度逻辑，每个作业都由自己的触发器来决定下次运行时间。除了他们自己初始配置意外，触发器完全是无状态的。 job stores（作业存储器）：存储被调度的作业，默认的作业存储器只是简单地把作业保存在内存中，其他的作业存储器则是将作业保存在数据库中。当作业被保存到一个持久化的作业存储器中的时候，该作业的数据会被序列化，并在加载时被反序列化。作业存储器不能共享调度器。

APScheduler是一个Python定时任务框架，使用起来十分方便。提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab类型的任务，并且可以持久化任务、并以daemon方式运行应用。目前最新版本为3.0.x。 在APScheduler中有四个组件： 触发器(trigger) 包含调度逻辑，每一个作业有它自己的触发器，用于决定接下来哪一个作业会运行。除了他们自己初始配置意外，触发器完全是无状态的。 作业存储(job store) 存储被调度的作业，默认的作业存储是简单地把作业保存在内存中，其他的作业存储是将作业保存在数据库中。一个作业的数据讲在保存在持久化作业存储时被序列化，并在加载时被反序列化。调度器不能分享同一个作业存储。 执行器(executor) 处理作业的运行，他们通常通过在作业中提交制定的可调用对象到一个线程或者进城池来进行。当作业完成时，执行器将会通知调度器。 调度器(scheduler) 是其他的组成部分。你通常在应用只有一个调度器，应用的开发者通常不会直接处理作业存储、调度器和触发器，相反，调度器提供了处理这些的合适的接口。配置作业存储和执行器可以在调度器中完成，例如添加、修改和移除作业。 你需要选择合适的调度器，这取决于你的应用环境和你使用APScheduler的目的。通常最常用的两个： – BlockingScheduler :

之前写过一篇博文，是用的 Linux 上自带的 crontab。 Linux定时任务——crontab 在 Python 里，也有一个用于写定时任务的依赖， apscheduler ，我一般是将其嵌入到 Django 里面做定时任务。 以下是使用语法： 每隔一段时间运行某函数 from apscheduler . schedulers . background import BackgroundScheduler def test ( ) : return 0 scheduler = BackgroundScheduler ( ) scheduler . add_job ( func = test , trigger = "interval" , hours = 1 ) scheduler . start ( ) func 参数为指定的函数，trigger 为触发器，interval 表明是间隔一段时间类型的， hours 为间隔时间，也可选为 minutes，表示每隔多少分钟运行一次。 每天某个时间点运行某函数 from apscheduler . schedulers . background import BackgroundScheduler def test ( ) : return 0 scheduler = BackgroundScheduler ( )

言 APScheduler是Python中知名的定时任务框架，可以很方面的满足定时执行或周期性执行程序任务等需求，类似于Linux上的crontab，但比crontab要更加强大，该框架不仅可以添加、删除定时任务，还提供多种持久化任务的功能。 APScheduler弱分布式的框架，因为每个任务对象都存储在当前节点中，只能通过人肉的形式实现分布式，如利用Redis来做。 第一次接触APScheduler会发它有很多概念，我当年第一次接触时就是因为概念太多，直接用crontab多舒服，但现在公司项目很多都基于APScheduler实现，所以来简单扒一扒的它的源码。 前置概念 用最简单的语言提示一下APScheduler中的关键概念。 Job: 任务对象，就是你要执行的任务 JobStores: 任务存储方式，默认是存储在内存中，还可以支持redis、mongodb等 Executor: 执行器，就是执行任务的东西 Trigger: 触发器，到达某个条件触发相应的调用逻辑 Scheduler: 调度器，将上面几个部分连接起来的东西 APScheduler提供多个Scheduler，不同Scheduler适用于不同的情景，目前我最常见的就是BackgroundScheduler后台调度器，该调度器适合要求在后台运行程序的调度。 还有多种其他调度器： BlockingScheduler

定时任务： schedule与apscheduler与celery 量级： schedule < apscheduler < celery 三者都支持定时任务配置： -- schedule相当于linux下的crontab，使用最简单，但不支持动态添加任务和任务实例化，所以在实际项目中使用不多。 -- apschedule解决了schedule的不足，项目中定时任务使用最多 -- celery 的功能强点在异步队列，定时功能只是一个附加功能，如果只为定时而使用celery则太过笨重，杀鸡用牛刀。 想想定时任务需支持的几个关键点： 1.触发方式: 按照特定频率/特定时间 2.调度方法：阻塞/非阻塞/异步 3.任务的实例化，为什么实例化？具体使用看应用场景： -- 如果重启了一切重来，就按照默认的任务存内存，简单高效； -- 当程序崩溃或应用重启时，还需要保持定时任务的正常流程，比如（程序A每两个小时运行一次，10点运行了，11点应用重启，那么还会维持下次在12点执行，因为任务的调度已经实例化到数据库）， 实例化的时候又要考虑，任务重复添加到数据库的问题，不急。有相关配置，是替换还是继续添加，追加就会存在同时有多个任务同时进行。 4.任务的执行，是采用多线程还是多进程？看你是CPU密集型还是IO密集型，如果是后者就没必要浪费进程数了，也可以二者结合使用。 当任务未执行完毕

目录 一、APScheduler 是什么&APScheduler四种组成部分？ 1、调度器(scheduler) 2、作业存储(job store) 3、执行器(executor) 4、触发器(triggers) 4.1、date 定时调度（作业只会执行一次） 4.2、interval: 每隔一段时间执行一次 4.3、cron: 使用同linux下crontab的方式 二、 How：APSched 怎么用？ 安装 快速上手 任务操作 1、添加任务 2、删除任务 3、暂停&继续任务 4、修改任务属性 5、获得job列表 6、开始&关闭任务 三、一些定时任务脚本 1、定时任务运行脚本每日凌晨00:30:30执行 2、每天晚上0点 - 早上8点期间，每5秒执行一次任务。 3、在0、10、20、30、40、50分时执行任务。 4、直到2020-05-30，每周从周一到周五的早上5:30都执行一次定时任务 5、在6,7,8,11,12月的第3个周五的1,2,3点执行定时任务 6、每5秒执行该程序一次 参考资料 一、APScheduler 是什么&APScheduler四种组成部分？ APScheduler全程为Advanced Python Scheduler，是一款轻量级的Python任务调度框架。它允许你像Cron那样安排定期执行的任务，并且支持Python函数或任意可调用的对象。 1