? ----------任务触发器
pip install apscheduler
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
scheduler = BlockingScheduler()
@scheduler.scheduled_job(‘cron‘, hour=‘8-18‘)
def doing_job():
print(‘执行任务‘)
scheduler.start()
APScheduler四大组件
triggers ：用于设定触发任务的条件job stores：用于存放任务，把任务存放在内存或数据库中executors： 用于执行任务，可以设定执行模式为单线程或线程池schedulers： 把上方三个组件作为参数，通过创建调度器实例来运行触发器
每一个任务都有自己的触发器，触发器用于决定任务下次运行的时间。
任务储存器
默认情况下，任务存放在内存中。也可以配置存放在不同类型的数据库中。如果任务存放在数据库中，那么任务的存取有一个序列化和反序列化的过程，同时修改和搜索任务的功能也是由任务储存器实现。
注意:一个任务储存器不要共享给多个调度器，否则会导致状态混乱
执行器
任务会被执行器放入线程池或进程池去执行，执行完毕后，执行器会通知调度器。
调度器
一个调度器由上方三个组件构成，一般来说，一个程序只要有一个调度器就可以了。开发者也不必直接操作任务储存器、执行器以及触发器，因为调度器提供了统一的接口，通过调度器就可以操作组件，比如任务的增删改查。
触发器
指定时间点触发任务
date类型
from datetime import date
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
sched = BlockingScheduler()
def my_job(text):
print(text)
# 在2020年1月1日执行
sched.add_job(my_job, ‘date‘, run_date=date(2020, 1, 1), args=[‘text‘])
sched.start()
其中run_date参数可以是date类型、datetime类型或文本类型。
datetime类型（用于精确时间）
# 在2020年1月1日 08:30:00执行
sched.add_job(my_job, ‘date‘, run_date=datetime(2020, 1, 1, 8, 30, 0), args=[‘text‘])
文本类型
sched.add_job(my_job, ‘date‘, run_date=‘2020-01-06 08:30:00‘, args=[‘text‘])
不指定时间
# 未显式指定，那么则立即执行
sched.add_job(my_job, args=[‘text‘])
interval周期触发任务
实现
from datetime import datetime
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
def job_function():
print("Hello World")
sched = BlockingScheduler()
# 每2小时触发
sched.add_job(job_function, ‘interval‘, hours=2)
sched.start()
框定周期开始时间start_date和结束时间end_date。
# 周期触发的时间范围在2019-03-15 8:30 至 2020-03-15 18:00
sched.add_job(job_function, ‘interval‘, hours=2, start_date=‘2019-03-15 08:30:00‘, end_date=‘2020-03-15 18:00:00‘)
通过scheduled_job()装饰器实现
from apscheduler.scheduler import BlockingScheduler
@sched.scheduled_job(‘interval‘, id=‘my_job_id‘, hours=2)
def job_function():
print("Hello World")
jitter振动参数，给每次触发添加一个随机浮动秒数，一般适用于多服务器，避免同时运行造成服务拥堵。
# 每小时（上下浮动120秒区间内）运行`job_function`
sched.add_job(job_function, ‘interval‘, hours=1, jitter=120)
cron强大的类crontab表达式
# 注意参数顺序
class apscheduler.triggers.cron.CronTrigger(
year=None,
month=None,
day=None,
week=None,
day_of_week=None,
hour=None,
minute=None,
second=None,
start_date=None,
end_date=None,
timezone=None,
jitter=None)
当省略时间参数时，在显式指定参数之前的参数会被设定为*，之后的参数会被设定为最小值，week 和day_of_week的最小值为*。比如，设定day=1, minute=30等同于设定year=‘*‘, month=‘*‘, day=1, week=‘*‘, day_of_week=‘*‘, hour=‘*‘, minute=30, second=0，即每年每个月的第一天，且当分钟到达30时就触发。
corntab表达式类型
| 表达式 | 参数类型 | 描述 |
|---|---|---|
* |
所有 | 通配符。例：hour=‘*‘即每小时触发 |
*/a |
所有 | 可被a整除的通配符。 |
a-b |
所有 | 范围a-b触发 |
a-b/c |
所有 | 范围a-b，且可被c整除时触发 |
xth y |
日 | 第几个星期几触发。x为第几个，y为星期几 |
last x |
日 | 一个月中，最后个星期几触发 |
last |
日 | 一个月最后一天触发 |
x,y,z |
所有 | 组合表达式，可以组合确定值或上方的表达式 |
注意:month和day_of_week参数分别接受的是英语缩写jan– dec 和 mon – sun
例子:
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
def job_function():
print "Hello World"
sched = BlockingScheduler()
# 任务会在6月、7月、8月、11月和12月的第三个周五，00:00、01:00、02:00和03:00触发
sched.add_job(job_function, ‘cron‘, month=‘6-8,11-12‘, day=‘3rd fri‘, hour=‘0-3‘)
sched.start()
start_date 和 end_date 可以用来适用时间范围:
# 在2020-01-01 00:00:00前，每周一到每周五 08:30运行
sched.add_job(job_function, ‘cron‘, day_of_week=‘mon-fri‘, hour=8, minute=30, end_date=‘2020-01-01‘)
通过 scheduled_job()装饰器实现：
@sched.scheduled_job(‘cron‘, id=‘my_job_id‘, day=‘last sun‘)
def some_decorated_task():
print("打印于每月的最后一个周日的 00:00:00 !")
使用标准crontab表达式：
sched.add_job(job_function, CronTrigger.from_crontab(‘0 0 1-15 may-aug *‘))
也可以添加jitter振动参数:
# 每小时上下浮动120秒触发
sched.add_job(job_function, ‘cron‘, hour=‘*‘, jitter=120)
时区问题
有些timezone时区可能会有夏令时的问题。这个可能导致令时切换时，任务不执行或任务执行两次。避免这个问题，可以使用UTC时间，或提前预知并规划好执行的问题。
# 在Europe/Helsinki时区, 在三月最后一个周一就不会触发；在十月最后一个周一会触发两次
sched.add_job(job_function, ‘cron‘, hour=3, minute=30)
调度器
根据开发需求选择相应的组件，以下是不同的调度器组件：
BlockingScheduler 阻塞式调度器：适用于只跑调度器的程序。BackgroundScheduler 后台调度器：适用于非阻塞的情况，调度器会在后台独立运行。`AsyncIOScheduler AsyncIO调度器，适用于应用使用AsnycIO的情况。`GeventScheduler Gevent调度器，适用于应用通过Gevent的情况。`TornadoScheduler Tornado调度器，适用于构建Tornado应用。TwistedScheduler Twisted调度器，适用于构建Twisted应用。QtScheduler Qt调度器，适用于构建Qt应用。任务储存器的选择，要看任务是否需要持久化。如果你运行的任务是无状态的，选择默认任务储存器MemoryJobStore就可以应付。但是，如果你需要在程序关闭或重启时，保存任务的状态，那么就要选择持久化的任务储存器。如果，作者推荐使用SQLAlchemyJobStore并搭配PostgreSQL作为后台数据库。这个方案可以提供强大的数据整合与保护功能。
执行器的选择，同样要看你的实际需求。默认的ThreadPoolExecutor线程池执行器方案可以满足大部分需求。如果，你的程序是计算密集型的，那么最好用ProcessPoolExecutor进程池执行器方案来充分利用多核算力。也可以将ProcessPoolExecutor作为第二执行器，混合使用两种不同的执行器。
配置一个任务，就要设置一个任务触发器。触发器可以设定任务运行的周期、次数和时间。APScheduler有三种内置的触发器：
date 日期：触发任务运行的具体日期interval 间隔：触发任务运行的时间间隔cron 周期：触发任务运行的周期一个任务也可以设定多种触发器，比如，可以设定同时满足所有触发器条件而触发，或者满足一项即触发。复合触发器,请查阅官网
配置调度器
APScheduler 有多种不同的配置方法，你可以选择直接传字典或传参的方式创建调度器；也可以先实例一个调度器对象，再添加配置信息。灵活的配置方式可以满足各种应用场景的需要。
整套的配置选项可以参考API文档BaseScheduler类。一些调度器子类可能有它们自己特有的配置选项，以及独立的任务储存器和执行器也可能有自己特有的配置选项，可以查阅API文档了解。
下面举一个例子，创建一个使用默认任务储存器和执行器的BackgroundScheduler：
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
scheduler = BackgroundScheduler()
# 因为是非阻塞的后台调度器，所以程序会继续向下执行
这样就可以创建了一个后台调度器。这个调度器有一个名称为default的MemoryJobStore（内存任务储存器）和一个名称是default且最大线程是10的ThreadPoolExecutor（线程池执行器）。
假如你现在有这样的需求，两个任务储存器分别搭配两个执行器；同时，还要修改任务的默认参数；最后还要改时区。可以参考下面例子，它们是完全等价的。
MongoDBJobStoreSQLAlchemyJobStoreThreadPoolExecutor，最大线程20个ProcessPoolExecutor，最大进程5个方式一:
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
jobstores = {
‘mongo‘: MongoDBJobStore(),
‘default‘: SQLAlchemyJobStore(url=‘sqlite:///jobs.sqlite‘)
}
executors = {
‘default‘: ThreadPoolExecutor(20),
‘processpool‘: ProcessPoolExecutor(5)
}
job_defaults = {
‘coalesce‘: False,
‘max_instances‘: 3
}
scheduler = BackgroundScheduler(jobstores=jobstores, executors=executors, job_defaults=job_defaults, timezone=utc)
方式二:
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
# The "apscheduler." prefix is hard coded
scheduler = BackgroundScheduler({
‘apscheduler.jobstores.mongo‘: {
‘type‘: ‘mongodb‘
},
‘apscheduler.jobstores.default‘: {
‘type‘: ‘sqlalchemy‘,
‘url‘: ‘sqlite:///jobs.sqlite‘
},
‘apscheduler.executors.default‘: {
‘class‘: ‘apscheduler.executors.pool:ThreadPoolExecutor‘,
‘max_workers‘: ‘20‘
},
‘apscheduler.executors.processpool‘: {
‘type‘: ‘processpool‘,
‘max_workers‘: ‘5‘
},
‘apscheduler.job_defaults.coalesce‘: ‘false‘,
‘apscheduler.job_defaults.max_instances‘: ‘3‘,
‘apscheduler.timezone‘: ‘UTC‘,
})
方式三:
from pytz import utc
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore
from apscheduler.executors.pool import ProcessPoolExecutor
jobstores = {
‘mongo‘: {‘type‘: ‘mongodb‘},
‘default‘: SQLAlchemyJobStore(url=‘sqlite:///jobs.sqlite‘)
}
executors = {
‘default‘: {‘type‘: ‘threadpool‘, ‘max_workers‘: 20},
‘processpool‘: ProcessPoolExecutor(max_workers=5)
}
job_defaults = {
‘coalesce‘: False,
‘max_instances‘: 3
}
scheduler = BackgroundScheduler()
# ..这里可以添加任务
scheduler.configure(jobstores=jobstores, executors=executors, job_defaults=job_defaults, timezone=utc)
启动调度器是只需调用start()即可。除了BlockingScheduler，非阻塞调度器都会立即返回，可以继续运行之后的代码，比如添加任务等。
对于BlockingScheduler，程序则会阻塞在start()位置，所以，要运行的代码必须写在start()之前。
注！调度器启动后，就不能修改配置了。
添加任务
添加任务的方法有两种：
add_job()scheduled_job()第一种方法是最常用的。第二种方法是最方便的，但缺点就是运行时，不能修改任务。第一种add_job()方法会返回一个apscheduler.job.Job实例，这样就可以在运行时，修改或删除任务。
在任何时候你都能配置任务。但是如果调度器还没有启动，此时添加任务，那么任务就处于一个暂存的状态。只有当调度器启动时，才会开始计算下次运行时间。
还有一点要注意，如果你的执行器或任务储存器是会序列化任务的，那么这些任务就必须符合：
内置任务储存器中，只有MemoryJobStore不会序列化任务；内置执行器中，只有ProcessPoolExecutor会序列化任务。
重要提醒:
如果在程序初始化时，是从数据库读取任务的，那么必须为每个任务定义一个明确的ID，并且使用replace_existing=True，否则每次重启程序，你都会得到一份新的任务拷贝，也就意味着任务的状态不会保存。
建议
如果想要立刻运行任务，可以在添加任务时省略trigger参数
移除任务
如果想从调度器移除一个任务，那么你就要从相应的任务储存器中移除它，这样才算移除了。有两种方式：
remove_job()，参数为：任务ID，任务储存器名称add_job()创建的任务实例上调用remove()方法第二种方式更方便，但前提必须在创建任务实例时，实例被保存在变量中。对于通过scheduled_job()创建的任务，只能选择第一种方式。
当任务调度结束时（比如，某个任务的触发器不再产生下次运行的时间），任务就会自动移除。
job = scheduler.add_job(myfunc, ‘interval‘, minutes=2)
job.remove()
同样，通过任务的具体ID：
scheduler.add_job(myfunc, ‘interval‘, minutes=2, id=‘my_job_id‘)
scheduler.remove_job(‘my_job_id‘)
暂停和恢复任务
通过任务实例或调度器，就能暂停和恢复任务。如果一个任务被暂停了，那么该任务的下一次运行时间就会被移除。在恢复任务前，运行次数计数也不会被统计。
暂停任务，有以下两个方法：
apscheduler.job.Job.pause()apscheduler.schedulers.base.BaseScheduler.pause_job()恢复任务，
apscheduler.job.Job.resume()apscheduler.schedulers.base.BaseScheduler.resume_job()获取任务列表
通过get_jobs()就可以获得一个可修改的任务列表。get_jobs()第二个参数可以指定任务储存器名称，那么就会获得对应任务储存器的任务列表。
print_jobs()可以快速打印格式化的任务列表，包含触发器，下次运行时间等信息。
修改任务
通过apscheduler.job.Job.modify()或modify_job()，你可以修改任务当中除了id的任何属性。比如：
job.modify(max_instances=6, name=‘Alternate name‘)
如果想要重新调度任务（就是改变触发器），你能通过apscheduler.job.Job.reschedule()或reschedule_job()来实现。这些方法会重新创建触发器，并重新计算下次运行时间。比如：
scheduler.reschedule_job(‘my_job_id‘, trigger=‘cron‘, minute=‘*/5‘)
关闭调度器
关闭方法如下：
scheduler.shutdown()
默认情况下，调度器会先把正在执行的任务处理完，再关闭任务储存器和执行器。但是，如果你就直接关闭，你可以添加参数：
scheduler.shutdown(wait=False)
上述方法不管有没有任务在执行，会强制关闭调度器。
暂停,恢复任务进程
调度器可以暂停正在执行的任务：
scheduler.pause()
也可以恢复任务：
scheduler.resume()
同时，也可以在调度器启动时，默认所有任务设为暂停状态。
scheduler.start(paused=True)
限制任务执行的实例并行数
默认情况下，在同一时间，一个任务只允许一个执行中的实例在运行。比如说，一个任务是每5秒执行一次，但是这个任务在第一次执行的时候花了6秒，也就是说前一次任务还没执行完，后一次任务又触发了，由于默认一次只允许一个实例执行，所以第二次就丢失了。为了杜绝这种情况，可以在添加任务时，设置max_instances参数，为指定任务设置最大实例并行数。
丢失任务的合并与执行
有时，任务会由于一些问题没有被执行。最常见的情况就是，在数据库里的任务到了该执行的时间，但调度器被关闭了，那么这个任务就成了“哑弹任务”。错过执行时间后，调度器才打开了。这时，调度器会检查每个任务的misfire_grace_time参数int值，即哑弹上限，来确定是否还执行哑弹任务（这个参数可以全局设定的或者是为每个任务单独设定）。此时，一个哑弹任务，就可能会被连续执行多次。
但这就可能导致一个问题，有些哑弹任务实际上并不需要被执行多次。coalescing合并参数就能把一个多次的哑弹任务揉成一个一次的哑弹任务。也就是说，coalescing为True能把多个排队执行的同一个哑弹任务，变成一个，而不会触发哑弹事件。
注意:如果是由于线程池/进程池满了导致的任务延迟，执行器就会跳过执行。要避免这个问题，可以添加进程或线程数来实现或把 misfire_grace_time值调高。
调度器允许添加事件侦听器。部分事件会有特有的信息，比如当前运行次数等。add_listener(callback,mask)中，第一个参数是回调对象，mask是指定侦听事件类型，mask参数也可以是逻辑组合。回调对象会有一个参数就是触发的事件。具体可以查看文档中events模块，里面有关于事件类型以及事件参数的详细说明。
def my_listener(event):
if event.exception:
print(‘The job crashed :(‘)
else:
print(‘The job worked :)‘)
# 当任务执行完或任务出错时，调用my_listener
scheduler.add_listener(my_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR)
事件类型
| Constant | Description | Event class |
|---|---|---|
| EVENT_SCHEDULER_STARTED | The scheduler was started | SchedulerEvent |
| EVENT_SCHEDULER_SHUTDOWN | The scheduler was shut down | SchedulerEvent |
| EVENT_SCHEDULER_PAUSED | Job processing in the scheduler was paused | SchedulerEvent |
| EVENT_SCHEDULER_RESUMED | Job processing in the scheduler was resumed | SchedulerEvent |
| EVENT_EXECUTOR_ADDED | An executor was added to the scheduler | SchedulerEvent |
| EVENT_EXECUTOR_REMOVED | An executor was removed to the scheduler | SchedulerEvent |
| EVENT_JOBSTORE_ADDED | A job store was added to the scheduler | SchedulerEvent |
| EVENT_JOBSTORE_REMOVED | A job store was removed from the scheduler | SchedulerEvent |
| EVENT_ALL_JOBS_REMOVED | All jobs were removed from either all job stores or one particular job store | SchedulerEvent |
| EVENT_JOB_ADDED | A job was added to a job store | JobEvent |
| EVENT_JOB_REMOVED | A job was removed from a job store | JobEvent |
| EVENT_JOB_MODIFIED | A job was modified from outside the scheduler | JobEvent |
| EVENT_JOB_SUBMITTED | A job was submitted to its executor to be run | JobSubmissionEvent |
| EVENT_JOB_MAX_INSTANCES | A job being submitted to its executor was not accepted by the executor because the job has already reached its maximum concurrently executing instances | JobSubmissionEvent |
| EVENT_JOB_EXECUTED | A job was executed successfully | JobExecutionEvent |
| EVENT_JOB_ERROR | A job raised an exception during execution | JobExecutionEvent |
| EVENT_JOB_MISSED | A job’s execution was missed | JobExecutionEvent |
| EVENT_ALL | A catch-all mask that includes every event type | N/A |
异常捕获
通过logging模块，可以添加apscheduler日志至DEBUG级别，这样就能捕获异常信息。
关于logging初始化的方式如下：
import logging
logging.basicConfig()
logging.getLogger(‘apscheduler‘).setLevel(logging.DEBUG)
日志会提供很多调度器的内部运行信息。
原文：https://www.cnblogs.com/can-xue/p/13098395.html