Flask教程(二十)flask-apscheduler

与 flask 集成时， 多 work 管理问题

2020-10-08

文章目录

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

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前言

前文 Python实用模块之apscheduler 已经介绍过的基本使用了。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。

源码下载

https://github.com/xugaoxiang/FlaskTutorial

Flask教程专题

更多Flask教程，请移步

https://xugaoxiang.com/category/python/flask/

参考资料

• https://github.com/viniciuschiele/flask-apscheduler
• 实用模块apscheduler