APScheduler任务相关操作

简介: APScheduler任务相关操作

调度器相关方法

添加任务

在这个部分,我们有一个方法用于添加调度任务。你可以通过传递不同的参数,比如函数 func、触发器 trigger、参数 args 和 kwargs 等,来定义一个新的调度任务。

def add_job(self, func, trigger=None, args=None, kwargs=None, id=None, name=None,
      misfire_grace_time=undefined, coalesce=undefined, max_instances=undefined,
      next_run_time=undefined, jobstore='default', executor='default',
      replace_existing=False, **trigger_args):

修改任务

这部分包括了两个方法,一个是修改任务,一个是重新调度任务。你可以通过传递任务的标识 job_id 以及一些需要修改的参数,来对现有的任务进行修改或者重新调度。

def modify_job(self, job_id, jobstore=None, **changes):
def reschedule_job(self, job_id, jobstore=None, trigger=None, **trigger_args):

移除任务

这里有两个方法,一个是移除指定任务,一个是移除所有任务。你可以通过传递任务的标识 job_id 来移除指定任务,或者直接移除所有任务。

def remove_job(self, job_id, jobstore=None):
def remove_all_jobs(self, jobstore=None):

暂停恢复任务

在这部分,我们有两个方法,一个是暂停指定任务,一个是恢复指定任务。通过传递任务的标识 job_id,你可以控制任务的暂停和恢复。

def pause_job(self, job_id, jobstore=None):
def resume_job(self, job_id, jobstore=None):

获取任务

这里包括两个方法,一个是获取所有任务,一个是获取指定任务。你可以通过传递任务的标识 job_id 或者指定的调度器 jobstore 来获取相应的任务。

def get_jobs(self, jobstore=None, pending=None):
def get_job(self, job_id, jobstore=None

打印任务

这个方法用于打印任务的相关信息,可以选择指定的调度器 jobstore 以及输出位置 out。

def print_jobs(self, jobstore=None, out=None):

调度器相关方法

最后,这里有一些调度器的相关方法。你可以获取调度器的状态、暂停和恢复整个调度器、启动调度器以及关闭调度器。

# 获取调度器状态
scheduler.state
# 暂停调度器
scheduler.pause()
# 恢复调度器
scheduler.resume()
# 启动调度器
scheduler.start()
# 关闭调度器,关闭后不可再启动
scheduler.shutdown()


相关文章
|
19天前
|
资源调度 Java
在SchedulerX中,你可以使用`schedulerx.submitTask(taskName)`方法来提交并执行单个任务
【1月更文挑战第7天】【1月更文挑战第34篇】在SchedulerX中,你可以使用`schedulerx.submitTask(taskName)`方法来提交并执行单个任务
25 1
|
19天前
|
存储 NoSQL Java
APScheduler简介
APScheduler简介
39 0
|
19天前
|
Java 调度 数据库管理
APScheduler自定义配置
APScheduler自定义配置
19 0
|
19天前
|
Apache 调度 数据库
Apache DolphinScheduler VS WhaleScheduler
Apache DolphinScheduler VS WhaleScheduler
209 2
|
19天前
|
资源调度
在SchedulerX中,你可以使用`schedulerx.output()`函数来向Worker报告运行结果
【1月更文挑战第7天】【1月更文挑战第35篇】在SchedulerX中,你可以使用`schedulerx.output()`函数来向Worker报告运行结果
22 1
|
19天前
|
资源调度 分布式计算 算法
Gang Scheduling
Gang Scheduling(Coscheduling)、FIFO Scheduling、Capacity Scheduling、Fair sharing、Binpack/Spread等是云计算和分布式系统中的任务调度算法,用于在资源有限的情况下,公平、高效地分配任务和资源。下面是这些调度算法的基本介绍和如何在实际应用中使用它们的一些建议:
109 2
|
6月前
|
Kubernetes 算法 调度
基于kube-scheduler-simulator编写自己的调度程序
基于kube-scheduler-simulator编写自己的调度程序
68 0
|
11月前
|
自然语言处理 分布式计算 数据可视化
DolphinScheduler
DolphinScheduler是一款开源的分布式任务调度系统,它基于分布式架构设计,支持多租户、多语言、多框架、多数据源等特性。DolphinScheduler提供了可视化的工作流设计器和任务调度管理界面,使得任务的调度和管理更加方便和可靠。
425 0
|
存储 NoSQL 关系型数据库