Python软件定时器APScheduler使用【软件定时器,非操作系统定时器,软件可控的定时器】【用途:定时同步数据库和缓存等】【刘新宇】
APScheduler使用
APScheduler (advanceded python scheduler)是一款Python开发的定时任务工具。
文档地址 https://apscheduler.readthedocs.io/en/latest/userguide.html#starting-the-scheduler
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 使用方式
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler # 创建定时任务的调度器对象
scheduler = BackgroundScheduler() # 定义定时任务
def my_job(param1, param2):
pass # 向调度器中添加定时任务
scheduler.add_job(my_job, 'date', args=[100, 'python']) # 启动定时任务调度器工作
scheduler.start()
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
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)
ThreadPoolExecutor(20) # 最多20个线程同时执行使用方法
executors = {
'default': ThreadPoolExecutor(20)
}
scheduler = BackgroundScheduler(executors=executors)ProcessPoolExecutor
from apscheduler.executors.pool import ProcessPoolExecutor
ProcessPoolExecutor(max_workers)
ProcessPoolExecutor(5) # 最多5个进程同时执行使用方法
executors = {
'default': ProcessPoolExecutor(3)
}
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(2009, 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()
- 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2010年10月10日09:30:00 到2014年6月15日的时间内,每两小时执行一次
sched.add_job(job_function, 'interval', hours=2, start_date='2010-10-10 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')
方法1
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor executors = {
'default': ThreadPoolExecutor(20),
}
scheduler = BackgroundScheduler(executors=executors)
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)
7 启动
scheduler.start()
- 对于BlockingScheduler ,程序会阻塞在这,防止退出
- 对于BackgroundScheduler,程序会立即返回,后台运行
8 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()
Python软件定时器APScheduler使用【软件定时器,非操作系统定时器,软件可控的定时器】【用途:定时同步数据库和缓存等】【刘新宇】的更多相关文章
- 定时器任务django-crontab的使用【静态化高频率页面,增加用户体验】【系统的定时器,独立于项目执行】【刘新宇】
页面静态化 思考: 网页的首页访问频繁,而且查询数据量大,其中还有大量的循环处理. 问题: 用户访问首页会耗费服务器大量的资源,并且响应数据的效率会大大降低. 解决: 页面静态化 1. 页面静态化介绍 ...
- JWT验证机制【Python版Flask或自己写的后端可以用】【刘新宇】
JWT Json Web Token(JWT) JSON Web Token(JWT)是一个非常轻巧的规范.这个规范允许我们使用JWT在两个组织之间传递安全可靠的信息. 官方定义:JSON Web T ...
- 进程、线程和携程的通俗解释【刘新宇Python】
通过下面这张图你就能看清楚了,进程.线程和携程的关系 进程: 多个进程是可以运行在多个CPU当中的,比如你的电脑是4核,可以同时并行运行四个进程,这是真正物理上的并行运行. 线程: 每个进程又可以 ...
- 用Python写一款属于自己的 简易zip压缩软件 附完成图(适合初学者)
一.软件描述 用Python tkinter模块写一款属于自己的压缩软件.zip文件格式是通用的文档压缩标准,在ziplib模块中,使用ZipFile来操作zip文件,具有功能:zip压缩功能,zip ...
- (原创)对比组态软件,使用C#开发的服务器和客户端软件的优势
在当前经济形势和市场环境下,中小企业面对萧条的消费市场,恶化的外部贸易环境,刚性支出高成本人工和生产要素,通货膨胀,隐性的腐化支出等各种因素的作用导致企业生存艰难,企业需要在各方面削减支出,拓展市场寻 ...
- python 定时任务 from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
说明:使用python内置的模块来实现,本篇博客只是以循环定时来示范,其他的可以结合crontab的风格自己设定 一.导包 from apscheduler.schedulers.blocking i ...
- Python 定时任务框架 APScheduler 详解
APScheduler 最近想写个任务调度程序,于是研究了下 Python 中的任务调度工具,比较有名的是:Celery,RQ,APScheduler. Celery:非常强大的分布式任务调度框架 R ...
- R软件导入数据_r语言怎么导入数据_R软件导入数据
R软件导入数据_r语言怎么导入数据_R软件导入数据 R软件导入数据 1.Rcmdr安装包导入数据: 1.安装Rcmdr包,输入: install.packages("Rcmdr") ...
- linux安装软件的几种方法----linux下编译安装软件的一般步骤
linux安装软件的几种方法: 一.rpm包安装方式步骤: 1.找到相应的软件包,比如soft.version.rpm,下载到本机某个目录: 2.打开一个终端,su -成root用户: 3.cd so ...
随机推荐
- SimpleITK 和 Nibabel 读取医学图像 nii 数据(2D显示)
SimpleITK 和 Nibabel 区别在于:(nii图像可以看成2维,也可以看成三维) SimpleITK读取数据是(X,Y,Z)显示,Nibabel读取图像是(Z,Y,X)显示,也就是Niba ...
- 用c#判断回文数和降序数
题目:编一个程序,输入一个正整数,判定它是否为回文数和降序数.当输入的数为0时,则退出程序,否则继续循环执行程序. 所谓“降序数”是指一个自然数的低位数字不大于高位数字的数.例如: 64, 55, 3 ...
- 透过 ReentrantLock 分析 AQS 的实现原理
对于 Java 开发者来说,都会碰到多线程访问公共资源的情况,这时候,往往都是通过加锁来保证访问资源结果的正确性.在 java 中通常采用下面两种方式来解决加锁得问题: synchronized 关键 ...
- ㊙力荐!!!那些炒鸡有用的chrome插件㊙
今天咱们来说一说那些炒鸡
- 从春节送祝福谈谈 IO 模型(二)
上期结合程序员小猿用温奶器给孩子热奶的故事,把面试中常聊的“同步.异步与阻塞.非阻塞有啥区别”简单进行普及. 不过,恰逢春节即将到来,应个景,不妨就通过实现新春送祝福的需求,深入了解一下 Java I ...
- 跑马灯效果、jquery封装、$.fn和$.extend方法使用
代码 index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset=& ...
- Go gRPC教程-服务端流式RPC(三)
前言 上一篇介绍了简单模式RPC,当数据量大或者需要不断传输数据时候,我们应该使用流式RPC,它允许我们边处理边传输数据.本篇先介绍服务端流式RPC. 服务端流式RPC:客户端发送请求到服务器,拿到一 ...
- 微信小程序项目总结
最近公司做的项目,我主要负责小程序前端页面也API数据请求页面渲染工作,因为对微信小程序的不熟悉,在做的过程中不免做了很多弯路.现在总结如下: 首先遇到的问题就是"微信小程序尺寸单位&quo ...
- idea运行gradle项目报错,找不到符号符号,方向xxxx类未知
报错: 解决:把build和run设置为idea
- mybatis源码分析--如何加载配置及初始化
简介 Mybatis 是一个持久层框架,它对 JDBC 进行了高级封装,使我们的代码中不会出现任何的 JDBC 代码,另外,它还通过 xml 或注解的方式将 sql 从 DAO/Repository ...