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本篇文章给大家分享的是有关如何在python 项目中利用Apscheduler实现一个定时任务，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
Trigger触发器
Job作业
Excutor执行器
Scheduler调度器
大概了解了Apscheduler包含的几种概念，现在先来看一下一个简单的示例：
# -*- coding: utf-8 -*-
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import time
def hello():
print(time.strftime("%c"))
if __name__ == "__main__":
scheduler = BlockingScheduler()
scheduler.add_job(hello, 'interval', seconds=5)
scheduler.start()示例的输出：
Thu Dec 3 16:01:20 2020 Thu Dec 3 16:01:25 2020 Thu Dec 3 16:01:30 2020 Thu Dec 3 16:01:35 2020 Thu Dec 3 16:01:40 2020 ..........
这个简单的示例，我们用上面提到几种组件分析一下运行逻辑：
首先是Scheduler调度器，这个示例使用的BlockingScheduler调度器，在官方文档中的解释是，BlockingScheduler适合当你的这个定时任务程序是运行的程序；换言之，则是BlockingScheduler调度器是一个阻塞调度器，当程序运行这种调度器，进程则会阻塞，无法执行其他操作；
其次是Job作业和触发器，这两个放在一起讲是因为，在定义作业的时候，你就需要选择一个触发器，这里选择的是interval触发器，这种触发器会以固定时间间隔运行作业。换言之，为调度器添加一个hello的工作，并以每5秒的时间间隔执行任务。
最后就是执行器，默认是ThreadPoolExcutor执行器，他们将任务中可调用对象交给线程池执行操作，等完成操作后，执行器会通知调度程序。
内置的三种Trigger触发器类型：
date:特定时间仅运行一次作业
interval: 固定的时间间隔内运行一次作业
cron: 在一天内特定的时间定期运行作业
常见的Scheduler调度器:
BlockingScheduler: 调度程序是流程中运行的东西
BackgroundScheduler: 调度程序在应用程序内部的后台运行时使用
AsyncIOScheduler: 应用程序使用asyncio模块
GeventScheduler: 应用程序使用gevent模块
TornadoScheduler：构建Tornado应用程序时使用
TwistedScheduler: 构建Tornado应用程序时使用
QtScheduler: 在构建QT应用程序时使用
常见的JobStore：
MemoryJobStore
MongoDBJobStore
SQLAlchemyJobStore
RedisJobStore
通过上面一个简单的示例了解大概的工作流程，以及各个组件在整个流程中的作用，以下的示例是Flask Web框架结合使用Apscheduler定时器，定时执行任务。
# -*- coding: utf-8 -*-
from flask import Flask, Blueprint, request
from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.jobstores.redis import RedisJobStore
import time
app = Flask(__name__)
executors = {"default": ThreadPoolExecutor(5)}
default_redis_jobstore = RedisJobStore(db=2,
jobs_key="apschedulers.default_jobs",
run_times_key="apschedulers.default_run_times",
host = '127.0.0.1',
port = 6379
)
scheduler = BackgroundScheduler(executors=executors)
scheduler.add_jobstore(default_redis_jobstore)
scheduler.start()
def say_hello():
print(time.strftime("%c"))
@app.route("/get_job", methods=['GET'])
def get_job():
if scheduler.get_job("say_hello_test"):
return "YES"
else:
return "NO"
@app.route("/start_job", methods=["GET"])
def start_job():
if not scheduler.get_job("say_hello_test"):
scheduler.add_job(say_hello, "interval", seconds=5, id="say_hello_test")
return "Start Scuessfully!"
else:
return "Started Failed"
@app.route("/remove_job", methods=["GET"])
def remove_job():
if scheduler.get_job("say_hello_test"):
scheduler.remove_job("say_hello_test")
return "Delete Successfully!"
else:
return "Delete Failed"
if __name__ == "__main__":
app.run(host="127.0.0.1", port=8787, debug=True)先分析Jobstore，这里使用的是RedisJobstore，将任务序列化存入到Redis数据库中。这里顺便提一下，为什么需要设置作业存储器，原因是当调度器程序崩溃时，仍然能够保留作业，当然选择什么作业存储器，可以根据具体的工作场景，目前主流的mysql，mongodb，redis，SQLite基本都支持;
然后再看看Scheduler，这里使用的时BackgroundScheduler，因为这里要求调度程序不能阻塞flask程序的正常接收请求，所以选在BackgrounScheduler让它在开始执行任务时是在后台运行的，不会阻塞主线程;
最后看看工作的逻辑，这里get_job获取作业的状态，查看作业是否存在，start_job则是先判断作业是否启动，然后再决定启动操作，remove_job则是停止作业。而这里的作业定义则是通过interval触发器，每五秒执行一次say_hello任务；
以上就是如何在python 项目中利用Apscheduler实现一个定时任务，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
