前言
之前有介绍了用Linux crontab的方式来实现定时任务，这是使用Linux内置模块来实现的。而在Python中，还可以用第三方包来管理定时任务，比如celery、apscheduler。相对来说apscheduler使用起来更简单一些，这里来介绍一下apscheduler的使用方法。
首先安装起来很简单，运行pip install apscheduler即可。
初识apscheduler
来个简单的例子看看apscheduler是如何使用的。
#encoding:utf-8
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import datetime
def sch_test():
now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print('时间：{}, 测试apscheduler'.format(now))
task = BlockingScheduler()
task.add_job(func=sch_test, trigger='cron', second='*/10')
task.start()
上述例子很简单，我们首先要定义一个apscheduler的对象，然后add_job添加任务，最后start开启任务就行了。
例子是每隔10秒运行一次sch_test任务，运行结果如下：
时间：2022-10-08 15:16:30, 测试apscheduler
时间：2022-10-08 15:16:40, 测试apscheduler
时间：2022-10-08 15:16:50, 测试apscheduler
时间：2022-10-08 15:17:00, 测试apscheduler
如果我们要在执行任务函数时携带参数，只要在add_job函数中添加args就行，比如task.add_job(func=sch_test, args=('a'), trigger='cron', second='*/10')。
apscheduler有哪些模块
上面例子中我们初步了解到如何使用apschedulerl了，接下来需要知道apscheduler的设计框架。apscheduler有四个主要模块，分别是：触发器triggers、任务存储器job_stores、执行器executors、调度器schedulers。
1. 触发器triggers:
触发器指的是任务指定的触发方式，例子中我们用的是“cron”方式。我们可以选择cron、date、interval中的一个。
·cron表示的是定时任务，类似linux crontab，在指定的时间触发。
使用方法示例，在每天7点20分执行一次：
task.add_job(func=sch_test, args=('定时任务',), trigger='cron',
hour='7', minute='20')
·date表示具体到某个时间的一次性任务；
使用方法示例：
# 使用run_date指定运行时间
task.add_job(func='sch_test', trigger='date', run_date=datetime.datetime(2022 ,10 , 8, 16, 1, 30))
# 或者用next_run_time
task.add_job(func=sch_test,trigger='date', next_run_time=datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=3))
·interval表示的是循环任务，指定一个间隔时间，每过间隔时间执行一次。
使用方法示例，每隔3秒执行一次sch_test任务：
task.add_job(func=sch_test, args=('循环任务',), trigger='interval', seconds=3)。
来个例子把3种触发器都使用一遍：
# encoding:utf-8
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import datetime
def sch_test(job_type):
now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print('时间：{}, {}测试apscheduler'.format(now, job_type))
task = BlockingScheduler()
task.add_job(func=sch_test, args=('一次性任务',),trigger='date', next_run_time=datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=3))
task.add_job(func=sch_test, args=('定时任务',), trigger='cron', second='*/5')
task.add_job(func=sch_test, args=('循环任务',), trigger='interval', seconds=3)
task.start()
打印部分结果：
时间：2022-10-08 15:45:49, 一次性任务测试apscheduler
时间：2022-10-08 15:45:49, 循环任务测试apscheduler
时间：2022-10-08 15:45:50, 定时任务测试apscheduler
时间：2022-10-08 15:45:52, 循环任务测试apscheduler
时间：2022-10-08 15:45:55, 定时任务测试apscheduler
时间：2022-10-08 15:45:55, 循环任务测试apscheduler
时间：2022-10-08 15:45:58, 循环任务测试apscheduler
通过代码示例和结果展示，我们可清晰的知道不同触发器的使用区别。
2. 任务存储器job_stores
顾名思义，任务存储器是存储任务的地方，默认都是存储在内存中。我们也可自定义存储方式，比如将任务存到mysql中。这里有以下几种选择：
通常默认存储在内存即可，但若程序故障重启的话，会重新拉取任务运行了，如果你对任务的执行要求高，那么可以选择其他的存储器。
使用SQLAlchemyJobStore存储器示例：
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
def sch_test(job_type):
now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print('时间：{}, {}测试apscheduler'.format(now, job_type))
sched = BlockingScheduler()
# 使用mysql存储任务
sql_url = 'mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/db_name?charset=utf8'
sched.add_jobstore('sqlalchemy',url=sql_url)
# 添加任务
sched.add_job(func=sch_test, args=('定时任务',), trigger='cron', second='*/5')
sched.start()
3. 执行器executors
执行器的功能就是将任务放到线程池或进程池中运行。有以下几种选择：
默认是ThreadPoolExecutor， 常用的也就是第线程和进程池执行器。如果应用是CPU密集型操作，可用ProcessPoolExecutor来执行。
4. 调度器schedulers
调度器属于apscheduler的核心，它扮演着统筹整个apscheduler系统的角色，存储器、执行器、触发器在它的调度下正常运行。调度器有以下几个：
不是特定场景下，我们最常用的是BlockingScheduler调度器。
异常监听
定时任务在运行时，若出现错误，需要设置监听机制，我们通常结合logging模块记录错误信息。
使用示例：
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import datetime
from apscheduler.events import EVENT_JOB_EXECUTED , EVENT_JOB_ERROR
import logging
# logging日志配置打印格式及保存位置
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S',
filename='sche.log',
filemode='a')
def log_listen(event):
if event.exception :
print ( '任务出错，报错信息：{}'.format(event.exception))
else:
print ( '任务正常运行...' )
def sch_test(job_type):
now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print('时间：{}, {}测试apscheduler'.format(now, job_type))
print(1/0)
sched = BlockingScheduler()
# 使用mysql存储任务
sql_url = 'mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/db?charset=utf8'
sched.add_jobstore('sqlalchemy',url=sql_url)
# 添加任务
sched.add_job(func=sch_test, args=('定时任务',), trigger='cron', second='*/5')
# 配置任务执行完成及错误时的监听
sched.add_listener(log_listen, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR)
# 配置日志监听
sched._logger = logging
sched.start()
apscheduler的封装使用
上面介绍了apscheduler框架的主要模块，我们基本能掌握怎样使用apscheduler了。下面就来封装一下apscheduler吧，以后要用直接在这份代码上修改就行了。
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
from apscheduler.events import EVENT_JOB_EXECUTED , EVENT_JOB_ERROR
import logging
import logging.handlers
import os
import datetime
class LoggerUtils():
def init_logger(self, logger_name):
# 日志格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
log_obj = logging.getLogger(logger_name)
log_obj.setLevel(logging.INFO)
# 设置log存储位置
path = '/data/logs/'
filename = '{}{}.log'.format(path, logger_name)
if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)
# 设置日志按照时间分割
timeHandler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler(
filename,
when='D', # 按照什么维度切割， S:秒，M：分，H:小时，D:天，W:周
interval=1, # 多少天切割一次
backupCount=10 # 保留几天
)
timeHandler.setLevel(logging.INFO)
timeHandler.setFormatter(formatter)
log_obj.addHandler(timeHandler)
return log_obj
class Scheduler(LoggerUtils):
def __init__(self):
# 执行器设置
executors = {
'default': ThreadPoolExecutor(10), # 设置一个名为“default”的ThreadPoolExecutor，其worker值为10
'processpool': ProcessPoolExecutor(5) # 设置一个名为“processpool”的ProcessPoolExecutor，其worker值为5
}
self.scheduler = BlockingScheduler(timezone="Asia/Shanghai", executors=executors)
# 存储器设置
# 这里使用sqlalchemy存储器,将任务存储在mysql
sql_url = 'mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/db?charset=utf8'
self.scheduler.add_jobstore('sqlalchemy',url=sql_url)
def log_listen(event):
if event.exception:
# 日志记录
self.scheduler._logger.error(event.traceback)
# 配置任务执行完成及错误时的监听
self.scheduler.add_listener(log_listen, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR)
# 配置日志监听
self.scheduler._logger = self.init_logger('sche_test')
def add_job(self, *args, **kwargs):
"""添加任务"""
self.scheduler.add_job(*args, **kwargs)
def start(self):
"""开启任务"""
self.scheduler.start()
# 测试任务
def sch_test(job_type):
now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print('时间：{}, {}测试apscheduler'.format(now, job_type))
print(1/0)
# 添加任务,开启任务
sched = Scheduler()
# 添加任务
sched.add_job(func=sch_test, args=('定时任务',), trigger='cron', second='*/5')
# 开启任务
sched.start()
小结
这篇文章介绍了Python实现定时任务的又一利器apscheduler，通过简单例子及apscheduler框架的主要模块分解，我们可以根据实际需求配置好模块信息，再结合logging模块，我们可以实时监控到定时任务的运行情况。话说大家是如何来实现定时任务的，欢迎评论区讨论。
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