Flask教程(二十)flask-apscheduler
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Flask教程(二十)flask-apscheduler相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
软硬件环境
-
windows 10 64bit -
anaconda3 with python 3.7 -
pycharm 2020.1.2 -
flask 1.1.2 -
flask-apscheduler 1.11.0
前言
前文 Python实用模块之apscheduler
已经介绍过apscheduler
的基本使用了。flask-apscheduler
将apscheduler
移植到了flask
应用中,使得在flask
中可以非常方便的使用定时任务了,除此之外,它还有如下几个特性
-
根据 Flask
配置加载调度器配置 -
根据 Flask
配置加载任务调度器 -
允许指定服务器运行任务 -
提供 RESTful API
管理任务,也就是远程管理任务 -
为 RESTful API
提供认证
使用示例
在使用之前,我们需要安装这个模块,使用pip
pip install flask-apscheduler
flask-apscheduler
的相关配置,我们会将它和其它扩展一起,放在应用的配置里,下面先来看个间隔定时任务
from flask import Flask
from flask_apscheduler import APScheduler
class Config(object):
JOBS = [
{
'id': 'job1',
'func': 'run:add',
'args': (1, 2),
'trigger': 'interval',
'seconds': 3
}
]
SCHEDULER_API_ENABLED = True
def add(a, b):
print(a+b)
if __name__ == '__main__':
app = Flask(__name__)
app.config.from_object(Config())
scheduler = APScheduler()
scheduler.init_app(app)
scheduler.start()
app.run()
在Config
类里,有一个列表JOBS
,每个元素是一项任务,上面的示例代码中只有一个任务,是一个interval
任务,每3秒执行一次,具体执行的任务方法是add
,接收2个参数。func
后面的值格式是 模块名:方法名
在flask app
实例化后,运行之前,我们进行flask-apscheduler
的初始化,这一步必不可少
scheduler = APScheduler()
scheduler.init_app(app)
scheduler.start()
执行上面的工程,我们可以得到
(FlaskTutorial) D:\xugaoxiang\FlaskTutorial\Flask-20-apscheduler>python run.py
* Serving Flask app "run" (lazy loading)
* Environment: production
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
Use a production WSGI server instead.
* Debug mode: off
* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
3
3
3
上边我们设置了SCHEDULER_API_ENABLED = True
,可以通过访问 http://127.0.0.1:5000/scheduler ,其中scheduler
是默认的RESTful API
前缀
通过查看源码文件scheduler.py
,我们可以看到flask-apscheduler
为我们提供了哪些RESTful API
def _load_api(self):
"""
Add the routes for the scheduler API.
"""
self._add_url_route('get_scheduler_info', '', api.get_scheduler_info, 'GET')
self._add_url_route('add_job', '/jobs', api.add_job, 'POST')
self._add_url_route('get_job', '/jobs/<job_id>', api.get_job, 'GET')
self._add_url_route('get_jobs', '/jobs', api.get_jobs, 'GET')
self._add_url_route('delete_job', '/jobs/<job_id>', api.delete_job, 'DELETE')
self._add_url_route('update_job', '/jobs/<job_id>', api.update_job, 'PATCH')
self._add_url_route('pause_job', '/jobs/<job_id>/pause', api.pause_job, 'POST')
self._add_url_route('resume_job', '/jobs/<job_id>/resume', api.resume_job, 'POST')
self._add_url_route('run_job', '/jobs/<job_id>/run', api.run_job, 'POST')
它们的使用方法是这样的,比如我要查看当前应用中的所有任务,可以访问使用GET
方法访问 http://127.0.0.1:5000/scheduler/jobs
如果不习惯使用配置的话,还可以使用装饰器的方式,来看下面的示例
from flask import Flask
from flask_apscheduler import APScheduler
class Config(object):
SCHEDULER_API_ENABLED = True
scheduler = APScheduler()
@scheduler.task('interval', id='do_job_1', seconds=30)
def job1():
print('Job 1 executed')
# cron examples
@scheduler.task('cron', id='do_job_2', minute='*')
def job2():
print('Job 2 executed')
@scheduler.task('cron', id='do_job_3', week='*', day_of_week='sun')
def job3():
print('Job 3 executed')
if __name__ == '__main__':
app = Flask(__name__)
app.config.from_object(Config())
scheduler.init_app(app)
scheduler.start()
app.run()
最后再来看个复杂点的配置
class Config(object):
JOBS = [
{
'id': 'job1',
'func': 'run:job1',
'args': (1, 2),
'trigger': 'interval',
'seconds': 10
}
]
SCHEDULER_JOBSTORES = {
'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite://')
}
SCHEDULER_EXECUTORS = {
'default': {'type': 'threadpool', 'max_workers': 20}
}
SCHEDULER_JOB_DEFAULTS = {
'coalesce': False,
'max_instances': 3
}
SCHEDULER_API_ENABLED = True
其中SCHEDULER_JOBSTORES
指的就是作业存储器,我们把它存储到sqlite
中。SCHEDULER_EXECUTORS
指的是执行器的配置,使用的类型是threadpool
线程池,且设置最大线程数为20。SCHEDULER_JOB_DEFAULTS
是任务的一些配置,其中
-
coalesce指的是当由于某种原因导致某个任务积攒了好多次没有实际运行(比如说系统挂了2分钟后恢复,比如
supervisor
的进程监控工具,有一个任务是每分钟跑一次的,按道理说这2分钟内本来是计划要运行2次的,但实际没有执行),如果coalesce
为True
,下次这个任务被执行时,只会执行1次,也就是最后这次,如果为False
,那么会执行2次 -
max_instance就是说同一个任务同一时间最多有几个实例在跑
SCHEDULER_API_ENABLED
指定是否开启API
除了上面的常用配置之外,还有一些
SCHEDULER_TIMEZONE # 配置时区
SCHEDULER_API_PREFIX # 配置API路由前缀
SCHEDULER_ENDPOINT_PREFIX # 配置API路由后缀
SCHEDULER_ALLOWED_HOSTS # 配置访问白名单
SCHEDULER_AUTH # 配置认证中心
在服务器上部署flask
应用的时候,经常需要设置时区,否则会报错
class Config(object):
SCHEDULER_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'
配置RESTful API
路由的前缀和后缀
class Config(object):
SCHEDULER_API_PREFIX ='/xugaoxiang'
那么访问所有任务的路由就会由原来的 http://127.0.0.1:5000/scheduler/jobs 变成 http://127.0.0.1:5000/xugaoxiang/jobs
如果需要设定只允许某些主机访问的话,可以设置白名单,如果是允许全部的话,也可以写上*
class Config(object):
SCHEDULER_ALLOWED_HOSTS = ['xugaoxiang.com']
如果要添加认证的话,可以这样实现
from flask import Flask
from flask_apscheduler import APScheduler
from flask_apscheduler.auth import HTTPBasicAuth
class Config(object):
JOBS = [
{
'id': 'job1',
'func': 'run2:add',
'args': (1, 2),
'trigger': 'interval',
'seconds': 3
}
]
SCHEDULER_API_ENABLED = True
SCHEDULER_AUTH = HTTPBasicAuth()
def add(a, b):
print(a+b)
if __name__ == '__main__':
app = Flask(__name__)
app.config.from_object(Config())
scheduler = APScheduler()
# it is also possible to set the authentication directly
# scheduler.auth = HTTPBasicAuth()
scheduler.init_app(app)
scheduler.start()
@scheduler.authenticate
def authenticate(auth):
return auth['username'] == 'guest' and auth['password'] == 'guest'
app.run()
在访问scheduler
之前,先做一次认证,如果满足条件,如上面通过http
请求传递过来的参数username=guest
且password=guest
,就可以继续访问,否则拒绝访问。
参考资料
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https://github.com/viniciuschiele/flask-apscheduler -
实用模块apscheduler
以上是关于Flask教程(二十)flask-apscheduler的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章