Python定时任务框架APScheduler

http://blog.csdn.net/chosen0ne/article/details/7842421

APScheduler是基于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，写python还是要比java舒服多了。

1. 安装

安装过程很简单，可以基于easy_install和源码。

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easy_install apscheduler

或者下载源码，运行命令：

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python setup.py install

2. cron job例子

APScheduler是进程内的调度器，可以定时触发具体的函数，并且可以访问应用的所有变量和函数。在web应用中通过APScheduler实现定时任务是很方便的。下面看例子：

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from apscheduler.scheduler import Scheduler
schedudler = Scheduler(daemonic = False)
@schedudler.cron_schedule(second='*', day_of_week='0-4', hour='9-12,13-15')
def quote_send_sh_job():
print 'a simple cron job start at', datetime.datetime.now()
schedudler.start()

上面通过装饰器定义了cron job，可以通过函数scheduler.add_cron_job添加，用装饰器更方便。Scheduler构造函数中传入daemonic参数，表示执行线程是非守护的，在Schduler的文档中推荐使用非守护线程：

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Jobs are always executed in non-daemonic threads.

具体cron job的配置参看doc，基本上与Quartz一致。

在添加job时还有一个比较重要的参数max_instances，指定一个job的并发实例数，默认值是1。默认情况下，如果一个job准备执行，但是该job的前一个实例尚未执行完，则后一个job会失败，可以通过这个参数来改变这种情况。

3. Store

APScheduler提供了jobstore用于存储job的执行信息，默认使用的是RAMJobStore，还提供了SQLAlchemyJobStore、ShelveJobStore和MongoDBJobStore。APScheduler允许同时使用多个jobstore，通过别名（alias）区分，在添加job时需要指定具体的jobstore的别名，否则使用的是别名是default的jobstore，即RAMJobStore。下面以MongoDBJobStore举例说明。

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import pymongo
from apscheduler.scheduler import Scheduler
from apscheduler.jobstores.mongodb_store import MongoDBJobStore
import time
sched = Scheduler(daemonic = False)
mongo = pymongo.Connection(host='127.0.0.1', port=27017)
store = MongoDBJobStore(connection=mongo)
sched.add_jobstore(store, 'mongo') # 别名是mongo
@sched.cron_schedule(second='*', day_of_week='0-4', hour='9-12,13-15', jobstore='mongo') # 向别名为mongo的jobstore添加job
def job():
print 'a job'
time.sleep(1)
sched.start()

注意start必须在添加job动作之后调用，否则会抛错。默认会把job信息保存在apscheduler数据库下的jobs表：

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> db.jobs.findOne()
{
"_id" : ObjectId("502202d1443c1557fa8b8d66"),
"runs" : 20,
"name" : "job",
"misfire_grace_time" : 1,
"coalesce" : true,
"args" : BinData(0,"gAJdcQEu"),
"next_run_time" : ISODate("2012-08-08T14:10:46Z"),
"max_instances" : 1,
"max_runs" : null,
"trigger" : BinData(0,"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"),
"func_ref" : "__main__:job",
"kwargs" : BinData(0,"gAJ9cQEu")
}

上面就是存储的具体信息。

4.异常处理

当job抛出异常时，APScheduler会默默的把他吞掉，不提供任何提示，这不是一种好的实践，我们必须知晓程序的任何差错。APScheduler提供注册listener，可以监听一些事件，包括：job抛出异常、job没有来得及执行等。

Constant	Event class	Triggered when...
EVENT_SCHEDULER_START	SchedulerEvent	The scheduler is started
EVENT_SCHEDULER_SHUTDOWN	SchedulerEvent	The scheduler is shut down
EVENT_JOBSTORE_ADDED	JobStoreEvent	A job store is added to the scheduler
EVENT_JOBSTORE_REMOVED	JobStoreEvent	A job store is removed from the scheduler
EVENT_JOBSTORE_JOB_ADDED	JobStoreEvent	A job is added to a job store
EVENT_JOBSTORE_JOB_REMOVED	JobStoreEvent	A job is removed from a job store
EVENT_JOB_EXECUTED	JobEvent	A job is executed successfully
EVENT_JOB_ERROR	JobEvent	A job raised an exception during execution
EVENT_JOB_MISSED	JobEvent	A job’s execution time is missed

看下面的例子，监听异常和miss事件，这里用logging模块打印日志，logger.exception()可以打印出异常堆栈信息。

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def err_listener(ev):
err_logger = logging.getLogger('schedErrJob')
if ev.exception:
err_logger.exception('%s error.', str(ev.job))
else:
err_logger.info('%s miss', str(ev.job))
schedudler.add_listener(err_listener, apscheduler.events.EVENT_JOB_ERROR | apscheduler.events.EVENT_JOB_MISSED)

事件的属性包括：

job – the job instance in question
scheduled_run_time – the time when the job was scheduled to be run
retval – the return value of the successfully executed job
exception – the exception raised by the job
traceback – the traceback object associated with the exception

最后，需要注意一点当job不以daemon模式运行时，并且APScheduler也不是daemon的，那么在关闭脚本时，Ctrl + C是不奏效的，必须kill才可以。可以通过命令实现关闭脚本：

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ps axu | grep {脚本名} | grep -v grep | awk '{print $2;}' | xargs kill