任务调度应用场景
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所谓的任务调度是指安排任务的执行计划,即何时执行,怎么执行等。在现实项目中经常出现它们的身影;特别是数据类项目,比如实时统计每5分钟网站的访问量,就需要每5分钟定时从日志数据分析访问量。
总结下任务调度应用场景:
任务调度工具
本文介绍的是python中的任务调度库,APScheduler(advance python scheduler)。如果你了解Quartz的话,可以看出APScheduler是Quartz的python实现;APScheduler提供了基于时间,固定时间点和crontab方式的任务调用方案, 可以当作一个跨平台的调度工具来使用。
APScheduler
组件介绍
APScheduler由5个部分组成:触发器、调度器、任务存储器、执行器和任务事件。
安装
- pip install apscheduler
简单例子
- from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
- from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
- from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore
- from apscheduler.events import EVENT_JOB_EXECUTED, EVENT_JOB_ERROR
- import logging
- import datetime
- # 任务执行函数
- def job_func(job_id):
- print('job %s is runed at %s' % (job_id, datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')))
- # 事件监听
- def job_exception_listener(event):
- if event.exception:
- # todo:异常处理, 告警等
- print('The job crashed :(')
- else:
- print('The job worked :)')
- # 日志
- logging.basicConfig()
- logging.getLogger('apscheduler').setLevel(logging.DEBUG)
- # 定义一个后台任务非阻塞调度器
- scheduler = BackgroundScheduler()
- # 添加一个任务到内存中
- # 触发器:trigger='interval' seconds=10 每10s触发执行一次
- # 执行器:executor='default' 线程执行
- # 任务存储器:jobstore='default' 默认内存存储
- # 最大并发数:max_instances
- scheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', max_instances=10, jobstore='default', executor='default', seconds=10)
- # 设置任务监听
- scheduler.add_listener(job_exception_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR)
- # 启动调度器
- scheduler.start()
运行情况:
- job 1 is runed at 2020-03-21 20:00:38
- The job worked :)
- job 1 is runed at 2020-03-21 20:00:48
- The job worked :)
- job 1 is runed at 2020-03-21 20:00:58
- The job worked :)
触发器
触发器决定何时执行任务,APScheduler支持的触发器有3种
- sched.add_job(job_function, 'interval', hours=2, start_date='2010-10-10 09:30:00', end_date='2014-06-15 11:00:00')
- sched.add_job(my_job, 'date', run_date=datetime(2009, 11, 6, 16, 30, 5), args=['text'])
- 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)
- # 星期一到星期五,5点30执行任务job_function,直到2014-05-30 00:00:00
- sched.add_job(job_function, 'cron', day_of_week='mon-fri', hour=5, minute=30, end_date='2014-05-30')
- # 按照crontab格式执行, 格式为:分钟 小时 天 月 周,*表示所有
- # 5月到8月的1号到15号,0点0分执行任务job_function
- sched.add_job(job_function, CronTrigger.from_crontab('0 0 1-15 may-aug *'))
执行器
执行器决定如何执行任务;APScheduler支持4种不同执行器,常用的有pool(线程/进程)和gevent(io多路复用,支持高并发),默认为pool中线程池, 不同的执行器可以在调度器的配置中进行配置(见调度器)
任务存储器
任务存储器决定任务的保存方式, 默认存储在内存中(MemoryJobStore),重启后就没有了。APScheduler支持的任务存储器有:
不同的任务存储器可以在调度器的配置中进行配置(见调度器)
调度器
APScheduler支持的调度器方式如下,比较常用的为BlockingScheduler和BackgroundScheduler
从前面的例子,我们可以看到,调度器可以操作任务(并为任务指定触发器、任务存储器和执行器)和监控任务。
- scheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', max_instances=10, jobstore='default', executor='default', seconds=10)
我们来详细看下各个部分
- 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
- # 通过dict方式执行不同的jobstores、executors和默认的参数
- jobstores = {
- 'mongo': MongoDBJobStore(),
- 'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite:///jobs.sqlite')
- }
- executors = {
- 'default': ThreadPoolExecutor(20),
- 'processpool': ProcessPoolExecutor(5)
- }
- job_defaults = {
- 'coalesce': False,
- 'max_instances': 3
- }
- # 定义调度器
- scheduler = BackgroundScheduler(jobstoresjobstores=jobstores, executorsexecutors=executors, job_defaultsjob_defaults=job_defaults, timezone=utc)
- def job_func(job_id):
- print('job %s is runed at %s' % (job_id, datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')))
- # 添加任务
- scheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', jobstore='default', executor='processpool', seconds=10)
- # 启动调度器
- scheduler.start()
- scheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', max_instances=10, jobstore='default', executor='default', seconds=10)
- scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id')
- scheduler.remove_job('my_job_id')
- scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id')
- scheduler.pause_job('my_job_id')
- scheduler.resume_job('my_job_id')
- job = scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id', max_instances=10)
- # 修改任务的属性
- job.modify(max_instances=6, name='Alternate name')
- # 修改任务的触发器
- scheduler.reschedule_job('my_job_id', trigger='cron', minute='*/5')
- scheduler.add_listener(job_exception_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR)
网页名称:Python任务调度利器:APScheduler
文章链接:http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news1/182301.html
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