【干货】APScheduler官方文档翻译

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Nuance__
2.5 2018.11.11 16:52* 字数 3664

安装 APScheduler

$ pip install apscheduler

快速开始

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

scheduler = BlockingScheduler()

@scheduler.scheduled_job('cron', hour='8-23')
def request_update_status():
    print('Doing job')

scheduler.start()

基本概念

APScheduler四大组件:

  • 触发器 triggers :用于设定触发任务的条件
  • 任务储存器 job stores:用于存放任务,把任务存放在内存或数据库中
  • 执行器 executors: 用于执行任务,可以设定执行模式为单线程或线程池
  • 调度器 schedulers: 把上方三个组件作为参数,通过创建调度器实例来运行

触发器

每一个任务都有自己的触发器,触发器用于决定任务下次运行的时间。

任务储存器

默认情况下,任务存放在内存中。也可以配置存放在不同类型的数据库中。如果任务存放在数据库中,那么任务的存取有一个序列化和反序列化的过程,同时修改和搜索任务的功能也是由任务储存器实现。

注!一个任务储存器不要共享给多个调度器,否则会导致状态混乱

执行器

任务会被执行器放入线程池或进程池去执行,执行完毕后,执行器会通知调度器。

调度器

一个调度器由上方三个组件构成,一般来说,一个程序只要有一个调度器就可以了。开发者也不必直接操作任务储存器、执行器以及触发器,因为调度器提供了统一的接口,通过调度器就可以操作组件,比如任务的增删改查。


调度器组件详解

根据开发需求选择相应的组件,下面是不同的调度器组件:

  • BlockingScheduler 阻塞式调度器:适用于只跑调度器的程序。
  • BackgroundScheduler 后台调度器:适用于非阻塞的情况,调度器会在后台独立运行。
  • AsyncIOScheduler AsyncIO调度器,适用于应用使用AsnycIO的情况。
  • GeventScheduler Gevent调度器,适用于应用通过Gevent的情况。
  • TornadoScheduler Tornado调度器,适用于构建Tornado应用。
  • TwistedScheduler Twisted调度器,适用于构建Twisted应用。
  • QtScheduler Qt调度器,适用于构建Qt应用。

任务储存器的选择,要看任务是否需要持久化。如果你运行的任务是无状态的,选择默认任务储存器MemoryJobStore就可以应付。但是,如果你需要在程序关闭或重启时,保存任务的状态,那么就要选择持久化的任务储存器。如果,作者推荐使用SQLAlchemyJobStore并搭配PostgreSQL作为后台数据库。这个方案可以提供强大的数据整合与保护功能。

执行器的选择,同样要看你的实际需求。默认的ThreadPoolExecutor线程池执行器方案可以满足大部分需求。如果,你的程序是计算密集型的,那么最好用ProcessPoolExecutor进程池执行器方案来充分利用多核算力。也可以将ProcessPoolExecutor作为第二执行器,混合使用两种不同的执行器。

配置一个任务,就要设置一个任务触发器。触发器可以设定任务运行的周期、次数和时间。APScheduler有三种内置的触发器:

  • date 日期:触发任务运行的具体日期
  • interval 间隔:触发任务运行的时间间隔
  • cron 周期:触发任务运行的周期

一个任务也可以设定多种触发器,比如,可以设定同时满足所有触发器条件而触发,或者满足一项即触发。复合触发器,请查阅一下文档:链接


触发器详解

date 在指定时间点触发任务

from datetime import date
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

sched = BlockingScheduler()

def my_job(text):
    print(text)

# 在2009年11月6日执行
sched.add_job(my_job, 'date', run_date=date(2009, 11, 6), args=['text'])

sched.start()

其中run_date参数可以是date类型、datetime类型或文本类型。

datetime类型(用于精确时间)

# 在2009年11月6日 16:30:05执行
sched.add_job(my_job, 'date', run_date=datetime(2009, 11, 6, 16, 30, 5), args=['text'])

文本类型

sched.add_job(my_job, 'date', run_date='2009-11-06 16:30:05', args=['text'])

未指定时间,则会立即执行

# 未显式指定,那么则立即执行
sched.add_job(my_job, args=['text'])

interval 周期触发任务

from datetime import datetime
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

def job_function():
    print("Hello World")

sched = BlockingScheduler()

# 每2小时触发
sched.add_job(job_function, 'interval', hours=2)

sched.start()

你可以框定周期开始时间start_date和结束时间end_date

# 周期触发的时间范围在2010-10-10 9:30 至 2014-06-15 11:00
sched.add_job(job_function, 'interval', hours=2, start_date='2010-10-10 09:30:00', end_date='2014-06-15 11:00:00')

也可以通过scheduled_job()装饰器实现

from apscheduler.scheduler import BlockingScheduler


@sched.scheduled_job('interval', id='my_job_id', hours=2)
def job_function():
    print("Hello World")

jitter振动参数,给每次触发添加一个随机浮动秒数,一般适用于多服务器,避免同时运行造成服务拥堵。

# 每小时(上下浮动120秒区间内)运行`job_function`
sched.add_job(job_function, 'interval', hours=1, jitter=120)

cron 强大的类crontab表达式

# 注意参数顺序
class apscheduler.triggers.cron.CronTrigger(
year=None, 
month=None, 
day=None, 
week=None, 
day_of_week=None, 
hour=None, 
minute=None,
second=None, 
start_date=None, 
end_date=None, 
timezone=None, 
jitter=None)

当省略时间参数时,在显式指定参数之前的参数会被设定为*,之后的参数会被设定为最小值,weekday_of_week的最小值为*。比如,设定day=1, minute=20等同于设定year='*', month='*', day=1, week='*', day_of_week='*', hour='*', minute=20, second=0,即每个月的第一天,且当分钟到达20时就触发。

表达式类型

表达式 参数类型 描述
* 所有 通配符。例:minutes=*即每分钟触发
*/a 所有 可被a整除的通配符。
a-b 所有 范围a-b触发
a-b/c 所有 范围a-b,且可被c整除时触发
xth y 第几个星期几触发。x为第几个,y为星期几
last x 一个月中,最后个星期几触发
last 一个月最后一天触发
x,y,z 所有 组合表达式,可以组合确定值或上方的表达式

注!monthday_of_week参数分别接受的是英语缩写jandecmonsun

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

def job_function():
    print "Hello World"

sched = BlockingScheduler()

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

sched.start()

start_dateend_date 可以用来适用时间范围

# 在2014-05-30 00:00:00前,每周一到每周五 5:30运行
sched.add_job(job_function, 'cron', day_of_week='mon-fri', hour=5, minute=30, end_date='2014-05-30')

通过 scheduled_job() 装饰器实现:

@sched.scheduled_job('cron', id='my_job_id', day='last sun')
def some_decorated_task():
    print("I am printed at 00:00:00 on the last Sunday of every month!")

使用标准crontab表达式:

sched.add_job(job_function, CronTrigger.from_crontab('0 0 1-15 may-aug *'))

也可以添加jitter振动参数

# 每小时上下浮动120秒触发
sched.add_job(job_function, 'cron', hour='*', jitter=120)

夏令时问题

有些timezone时区可能会有夏令时的问题。这个可能导致令时切换时,任务不执行或任务执行两次。避免这个问题,可以使用UTC时间,或提前预知并规划好执行的问题。

# 在Europe/Helsinki时区, 在三月最后一个周一就不会触发;在十月最后一个周一会触发两次
sched.add_job(job_function, 'cron', hour=3, minute=30)

配置调度器

APScheduler 有多种不同的配置方法,你可以选择直接传字典或传参的方式创建调度器;也可以先实例一个调度器对象,再添加配置信息。灵活的配置方式可以满足各种应用场景的需要。

整套的配置选项可以参考API文档BaseScheduler类。一些调度器子类可能有它们自己特有的配置选项,以及独立的任务储存器和执行器也可能有自己特有的配置选项,可以查阅API文档了解。

下面举一个例子,创建一个使用默认任务储存器和执行器的BackgroundScheduler

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

scheduler = BackgroundScheduler()

# 因为是非阻塞的后台调度器,所以程序会继续向下执行

这样就可以创建了一个后台调度器。这个调度器有一个名称为defaultMemoryJobStore(内存任务储存器)和一个名称是default且最大线程是10的ThreadPoolExecutor(线程池执行器)。

假如你现在有这样的需求,两个任务储存器分别搭配两个执行器;同时,还要修改任务的默认参数;最后还要改时区。可以参考下面例子,它们是完全等价的。

  • 名称为“mongo”的MongoDBJobStore
  • 名称为“default”的SQLAlchemyJobStore
  • 名称为“ThreadPoolExecutor ”的ThreadPoolExecutor,最大线程20个
  • 名称“processpool”的ProcessPoolExecutor,最大进程5个
  • UTC时间作为调度器的时区
  • 默认为新任务关闭合并模式()
  • 设置新任务的默认最大实例数为3

方法一:

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)

方法二:

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',
})

方法三:

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()

# ..这里可以添加任务

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

启动调度器

启动调度器是只需调用start()即可。除了BlockingScheduler,非阻塞调度器都会立即返回,可以继续运行之后的代码,比如添加任务等。

对于BlockingScheduler,程序则会阻塞在start()位置,所以,要运行的代码必须写在start()之前。

注!调度器启动后,就不能修改配置了。


添加任务

添加任务的方法有两种:

  1. 通过调用add_job()
  2. 通过装饰器scheduled_job()

第一种方法是最常用的;第二种方法是最方便的,但缺点就是运行时,不能修改任务。第一种add_job()方法会返回一个apscheduler.job.Job实例,这样就可以在运行时,修改或删除任务。

任何时候你都能配置任务。但是如果调度器还没有启动,此时添加任务,那么任务就处于一个暂存的状态。只有当调度器启动时,才会开始计算下次运行时间。

还有一点要注意,如果你的执行器或任务储存器是会序列化任务的,那么这些任务就必须符合:

  1. 回调函数必须全局可用
  2. 回调函数参数必须也是可以被序列化的

内置任务储存器中,只有MemoryJobStore不会序列化任务;内置执行器中,只有ProcessPoolExecutor会序列化任务。

重要提醒!
如果在程序初始化时,是从数据库读取任务的,那么必须为每个任务定义一个明确的ID,并且使用replace_existing=True,否则每次重启程序,你都会得到一份新的任务拷贝,也就意味着任务的状态不会保存。

建议
如果想要立刻运行任务,可以在添加任务时省略trigger参数


移除任务

如果想从调度器移除一个任务,那么你就要从相应的任务储存器中移除它,这样才算移除了。有两种方式:

  1. 调用remove_job(),参数为:任务ID,任务储存器名称
  2. 在通过add_job()创建的任务实例上调用remove()方法

第二种方式更方便,但前提必须在创建任务实例时,实例被保存在变量中。对于通过scheduled_job()创建的任务,只能选择第一种方式。

当任务调度结束时(比如,某个任务的触发器不再产生下次运行的时间),任务就会自动移除。

job = scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2)
job.remove()

同样,通过任务的具体ID:

scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id')
scheduler.remove_job('my_job_id')

暂停和恢复任务

通过任务实例或调度器,就能暂停和恢复任务。如果一个任务被暂停了,那么该任务的下一次运行时间就会被移除。在恢复任务前,运行次数计数也不会被统计。

暂停任务,有以下两个方法:

  • apscheduler.job.Job.pause()
  • apscheduler.schedulers.base.BaseScheduler.pause_job()

恢复任务,

  • apscheduler.job.Job.resume()
  • apscheduler.schedulers.base.BaseScheduler.resume_job()

获取任务列表

通过get_jobs()就可以获得一个可修改的任务列表。get_jobs()第二个参数可以指定任务储存器名称,那么就会获得对应任务储存器的任务列表。

print_jobs()可以快速打印格式化的任务列表,包含触发器,下次运行时间等信息。


修改任务

通过apscheduler.job.Job.modify()modify_job(),你可以修改任务当中除了id的任何属性。

比如:

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

如果想要重新调度任务(就是改变触发器),你能通过apscheduler.job.Job.reschedule()reschedule_job()来实现。这些方法会重新创建触发器,并重新计算下次运行时间。

比如:

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

关闭调度器

关闭方法如下:

scheduler.shutdown()

默认情况下,调度器会先把正在执行的任务处理完,再关闭任务储存器和执行器。但是,如果你就直接关闭,你可以添加参数:

scheduler.shutdown(wait=False)

上述方法不管有没有任务在执行,会强制关闭调度器。


暂停、恢复任务进程

调度器可以暂停正在执行的任务:

scheduler.pause()

也可以恢复任务:

scheduler.resume()

同时,也可以在调度器启动时,默认所有任务设为暂停状态。

scheduler.start(paused=True)

限制任务执行的实例并行数

默认情况下,在同一时间,一个任务只允许一个执行中的实例在运行。比如说,一个任务是每5秒执行一次,但是这个任务在第一次执行的时候花了6秒,也就是说前一次任务还没执行完,后一次任务又触发了,由于默认一次只允许一个实例执行,所以第二次就丢失了。为了杜绝这种情况,可以在添加任务时,设置max_instances参数,为指定任务设置最大实例并行数。


丢失任务的执行与合并

有时,任务会由于一些问题没有被执行。最常见的情况就是,在数据库里的任务到了该执行的时间,但调度器被关闭了,那么这个任务就成了“哑弹任务”。错过执行时间后,调度器才打开了。这时,调度器会检查每个任务的misfire_grace_time参数int值,即哑弹上限,来确定是否还执行哑弹任务(这个参数可以全局设定的或者是为每个任务单独设定)。此时,一个哑弹任务,就可能会被连续执行多次。

但这就可能导致一个问题,有些哑弹任务实际上并不需要被执行多次。coalescing合并参数就能把一个多次的哑弹任务揉成一个一次的哑弹任务。也就是说,coalescingTrue能把多个排队执行的同一个哑弹任务,变成一个,而不会触发哑弹事件。

注!如果是由于线程池/进程池满了导致的任务延迟,执行器就会跳过执行。要避免这个问题,可以添加进程或线程数来实现或把 misfire_grace_time值调高。


调度器事件

调度器允许添加事件侦听器。部分事件会有特有的信息,比如当前运行次数等。add_listener(callback,mask)中,第一个参数是回调对象,mask是指定侦听事件类型,mask参数也可以是逻辑组合。回调对象会有一个参数就是触发的事件。

具体可以查看文档中events模块,里面有关于事件类型以及事件参数的详细说明。

def my_listener(event):
    if event.exception:
        print('The job crashed :(')
    else:
        print('The job worked :)')

# 当任务执行完或任务出错时,调用my_listener
scheduler.add_listener(my_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR)

事件类型

Constant Description Event class
EVENT_SCHEDULER_STARTED The scheduler was started SchedulerEvent
EVENT_SCHEDULER_SHUTDOWN The scheduler was shut down SchedulerEvent
EVENT_SCHEDULER_PAUSED Job processing in the scheduler was paused SchedulerEvent
EVENT_SCHEDULER_RESUMED Job processing in the scheduler was resumed SchedulerEvent
EVENT_EXECUTOR_ADDED An executor was added to the scheduler SchedulerEvent
EVENT_EXECUTOR_REMOVED An executor was removed to the scheduler SchedulerEvent
EVENT_JOBSTORE_ADDED A job store was added to the scheduler SchedulerEvent
EVENT_JOBSTORE_REMOVED A job store was removed from the scheduler SchedulerEvent
EVENT_ALL_JOBS_REMOVED All jobs were removed from either all job stores or one particular job store SchedulerEvent
EVENT_JOB_ADDED A job was added to a job store JobEvent
EVENT_JOB_REMOVED A job was removed from a job store JobEvent
EVENT_JOB_MODIFIED A job was modified from outside the scheduler JobEvent
EVENT_JOB_SUBMITTED A job was submitted to its executor to be run JobSubmissionEvent
EVENT_JOB_MAX_INSTANCES A job being submitted to its executor was not accepted by the executor because the job has already reached its maximum concurrently executing instances JobSubmissionEvent
EVENT_JOB_EXECUTED A job was executed successfully JobExecutionEvent
EVENT_JOB_ERROR A job raised an exception during execution JobExecutionEvent
EVENT_JOB_MISSED A job’s execution was missed JobExecutionEvent
EVENT_ALL A catch-all mask that includes every event type N/A

异常捕获

通过logging模块,可以添加apscheduler日志至DEBUG级别,这样就能捕获异常信息。

关于logging初始化的方式如下:

import logging

logging.basicConfig()
logging.getLogger('apscheduler').setLevel(logging.DEBUG)

日志会提供很多调度器的内部运行信息。

文章参考链接:https://apscheduler.readthedocs.io/en/latest/index.html

日记本