APScheduler

简介: 【10月更文挑战第09天】

APScheduler(Advanced Python Scheduler)是一个轻量级的 Python 定时任务调度框架,它支持多种调度任务的方式,包括固定时间间隔、固定时间点(日期)以及类似 Linux 下的 Crontab 命令。以下是如何使用 APScheduler 的基本步骤和代码示例:

安装 APScheduler

首先,使用 pip 安装 APScheduler:

pip install APScheduler

创建调度器

创建一个调度器对象,可以选择不同类型的调度器,例如 BackgroundSchedulerBlockingScheduler

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

# 创建后台调度器
scheduler = BackgroundScheduler()

定义任务函数

定义一个任务函数,这个函数是你想要定时执行的代码。

def my_job():
    print("执行定时任务")

添加任务

使用调度器的 add_job 方法添加任务,并设置触发器(trigger)。

# 添加任务到调度器,使用IntervalScheduler,每隔5秒执行一次
scheduler.add_job(my_job, 'interval', seconds=5)

启动调度器

调用调度器的 start 方法启动调度任务。

# 启动调度器
scheduler.start()

代码示例

以下是一个完整的代码示例,演示如何使用 APScheduler 创建定时任务并将其调度执行:

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

# 创建调度器
scheduler = BackgroundScheduler()

# 定义一个要执行的任务
def my_job():
    print("执行定时任务")

# 添加任务到调度器,使用IntervalScheduler,每隔5秒执行一次
scheduler.add_job(my_job, 'interval', seconds=5)

# 启动调度器
scheduler.start()

# 阻塞当前进程,直到按下Ctrl+C
try:
    while True:
        pass
except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
    # 关闭调度器
    scheduler.shutdown()

异常处理

APScheduler 提供了异常处理机制,可以在任务执行中捕获异常。

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

# 创建调度器
scheduler = BackgroundScheduler()

# 定义一个可能抛出异常的任务
def my_job():
    try:
        # 执行可能引发异常的代码
        result = 1 / 0
    except Exception as e:
        print(f"任务执行出现异常: {str(e)}")

# 添加任务到调度器,使用IntervalScheduler,每隔5秒执行一次
scheduler.add_job(my_job, 'interval', seconds=5)

# 启动调度器
scheduler.start()

# 阻塞当前进程,直到按下Ctrl+C
try:
    while True:
        pass
except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
    # 关闭调度器
    scheduler.shutdown()

调度器持久化

APScheduler 支持将任务持久化到数据库,以便在程序重启后能够恢复任务。

```python
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore

创建数据库存储

jobstores = {
'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite:///jobs.sqlite')
}

创建后台调度器,并指定 jobstores 参数

scheduler = BackgroundScheduler(jobstores=jobstores)

定义任务函数

def my_job():
print("执行定时任务")

添加定时任务,每隔5秒执行一次

scheduler.add_job(my_job, 'interval', seconds=5)

启动调度器

scheduler.start()

主线程等待一段时间后结束

try:
while True:

目录
相关文章
|
JSON JavaScript 前端开发
vue使用neovis操作neo4j图形数据库
vue使用neovis操作neo4j图形数据库
vue使用neovis操作neo4j图形数据库
|
网络架构 Python
【flask入门系列】处理请求之url 路径参数的获取以及转换器的使用
这节我们写一下url路径参数的获取以及转换器的使用,学一下如何在我们的的url路径中加参数以及如何使用转换器,并且自定义转换器。
993 0
【flask入门系列】处理请求之url 路径参数的获取以及转换器的使用
|
数据采集 调度 数据库
flask-apscheduler的使用与示例
flask-apscheduler的使用与示例
820 4
|
调度 Python
Python任务调度神器:APScheduler使用详解
Python任务调度神器:APScheduler使用详解
2637 3
|
SQL 关系型数据库 MySQL
如何查看SQL字符编码:详细技巧与方法
在SQL数据库管理中,字符编码对于确保数据的正确性和一致性至关重要
1225 5
|
Java 调度 Python
解决方案:APScheduler定时任务不执行,报错Run time of job ... was missed by ...
解决方案:APScheduler定时任务不执行,报错Run time of job ... was missed by ...
1712 0
解决方案:APScheduler定时任务不执行,报错Run time of job ... was missed by ...
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 数据处理
强化学习在数据分析中的应用:使用Python制定决策策略
【4月更文挑战第12天】本文介绍了使用Python进行强化学习以制定数据分析决策策略的方法。强化学习是通过智能体与环境交互获取奖励来制定决策的技术。Python在强化学习中有丰富库支持(如TensorFlow、PyTorch、Keras)、强大的数据处理能力和丰富的生态系统。基本流程包括环境构建(使用OpenAI Gym)、模型选择(如神经网络)、策略选择(Q-Learning等)、训练模型及评估模型。
354 3
|
Java Linux Apache
Linux安装maven并配置maven仓库
Linux安装maven并配置maven仓库
954 1
|
SQL 关系型数据库 MySQL
阿里云数据库使用方法,从购买、创建数据库账号密码到连接数据库全流程
阿里云数据库使用方法,从购买、创建数据库账号密码到连接数据库全流程,阿里云数据库怎么使用?阿里云百科整理阿里云数据库从购买到使用全流程,阿里云支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB等数据库引擎,阿里云数据库具有高可用、高容灾特性,阿里云提供数据库备份、恢复、迁移全套解决方案
1298 0
|
存储 Linux 调度
高效定时任务处理:深入学习Python中APScheduler库的奥秘
高效定时任务处理:深入学习Python中APScheduler库的奥秘
17245 7
高效定时任务处理:深入学习Python中APScheduler库的奥秘