标签：task apscheduler fastapi 08 APScheduler job scheduler import id

前言

在上一篇的中，我们写到可以根据APScheduler第三方库，创建定时任务，但是主程序直接创建完后，定时任务只是存在内存中，如果重启启动主程序，那么我们创建的任务就会消失，需要重新创建，这显然是不行的。我们需要的是不管程序是否启动，我们创建的任务都存在，而不会被删除。于是我们就引入了持久化APScheduler。

1. 持久化APScheduler

APScheduler 有四种组件，分别是：调度器(scheduler)，作业存储(job store)，触发器(trigger)，执行器(executor)。

1.1 job stores 存储

job stores 支持四种任务存储方式

memory：默认配置任务存在内存中
mongdb：支持文档数据库存储
sqlalchemy：支持关系数据库存储
redis：支持键值对数据库存储

默认是存储在内存中，也就是重启服务后，就无法查看到之前添加的任务了。我们希望任务能保存到数据库，让任务一直都在，可以使用sqlalchemy保存到mysql数据库。
mysql 数据库持久化配置

1.1.1 配置调度器

scheduler = BackgroundScheduler({  
    'apscheduler.jobstores.default': {  
        'type': 'sqlalchemy',  
        'url': 'mysql+pymysql://username:password@127.0.0.1:3306/dbname?charset=utf8',  
        'tablename': 'task_job'  
    },  
    'apscheduler.executors.default': {  
        'class': 'apscheduler.executors.pool:ThreadPoolExecutor',  
        'max_workers': '20'  
    },  
    'apscheduler.executors.processpool': {  
        'type': 'processpool',  
        'max_workers': '10'  
    },  
    'apscheduler.job_defaults.coalesce': 'false',  
    'apscheduler.job_defaults.max_instances': '10',  
    'apscheduler.timezone': 'UTC',  
})

其中，apscheduler.jobstores.default字段表示存储器的配置，字段说明如下：

type表示数据库的类型，MySQL属于SQLAlchemy，因此这里值填写sqlalchemy
url 表示存储器访问呢的地址，其中的这些字段需要配置：
- username为你的数据库的用户名
- password为对应的账号的密码
- dbname为数据库名称
tablename表示将定时任务数据存储的表名

然后就可以使用配置好的scheduler添加任务了。

scheduler.add_job(task, 'interval', seconds=3, id=job_id, replace_existing=True)

2. 使用示例

1.创建一个task.py文件, 实例化scheduler。

from apscheduler.schedulers.asyncio import AsyncIOScheduler  
import time   
  
scheduler = AsyncIOScheduler({  
    'apscheduler.jobstores.default': {  
        'type': 'sqlalchemy',  
        'url': 'mysql+pymysql://username:password@127.0.0.1:3306/dbname?charset=utf8',    # 数据库的基本连接配置信息
        'tablename': 'task_job'    # 数据库中创建的表明
    },  
    'apscheduler.executors.default': {  
        'class': 'apscheduler.executors.pool:ThreadPoolExecutor',  
        'max_workers': '20'  
    },  
    'apscheduler.executors.processpool': {  
        'type': 'processpool',  
        'max_workers': '10'  
    },  
    'apscheduler.job_defaults.coalesce': 'false',  
    'apscheduler.job_defaults.max_instances': '10',  
    'apscheduler.timezone': 'UTC',  
})

2.view_task.py 写创建任务接口

import time  
from fastapi import APIRouter, Depends  
from xxx.task_w import scheduler  
  
router = APIRouter()  
  
  
  
async def task3(x):  
    print(f'task 3 executed  {x}--------', time.time())  
  
  
async def task4(y):  
    print(f'task 4 executed  {y}--------', time.time())  
  
  
@router.post("/start_task3")  
async def start_task3():  
    scheduler.add_job(task3, 'interval', args=["xxxx"], seconds=10)  
    return {"msg": "任务启动成功"}  
  
  
@router.post("/start_task4")  
async def start_task4():  
    scheduler.add_job(task4, 'interval', args=["yyy"], seconds=3)  
    return {"msg": "任务启动成功"}  
  
  
@router.get("/list")  
async def jobs():  
    jobs = await scheduler.get_jobs()  
    return [job.id for job in jobs]

1. main.py主程序入口

from fastapi import FastAPI  
from .task import scheduler  
from .view_task import router  
  
app = FastAPI()  
  
  
@app.on_event('startup')  
async def init_scheduler():  
    """初始化"""  
    scheduler.start()  
  
  
app.include_router(router, tags=['我的任务'])  
  
if __name__ == "__main__":  
    import uvicorn  
    uvicorn.run(  
        app='main:app',  
        host="127.0.0.1",  
        port=8020, reload=True  
    )

于是就可以查看到，在数据库中，生成了task_job表

3. 结合fastapi项目

结合到fastapi项目中，我们就需要将对应的模块写在不同的文件中。创建apps/aps_scheduler.py写定时任务的配置文件。

# apps/aps_scheduler.py

from apscheduler.schedulers.asyncio import AsyncIOScheduler
from apps.setting import Settings

# 读取配置
db_info = Settings.db_setting()


# 为SQLAlchemy 定义数据库url地址
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = f'mysql+pymysql://{db_info.data_user}:{db_info.password}@{db_info.host}:{db_info.port}/{db_info.database}'

scheduler = AsyncIOScheduler({
    'apscheduler.jobstores.default': {
        'type': 'sqlalchemy',
        'url': SQLALCHEMY_DATABASE_URI,
        'tablename': 'task_job'
    },
    'apscheduler.executors.default': {
        'class': 'apscheduler.executors.pool:ThreadPoolExecutor',
        'max_workers': '20'
    },
    'apscheduler.executors.processpool': {
        'type': 'processpool',
        'max_workers': '10'
    },
    'apscheduler.job_defaults.coalesce': 'false',
    'apscheduler.job_defaults.max_instances': '10',
    'apscheduler.timezone': 'Asia/Shanghai',  # 设置时区
})

还需要将任务和定时任务接口分离，写在不同的文件，方便后期的维护和管理。同时我们将数据库等一些配置信息单独放一个地方，方便后面的修改这些配置信息，存放在apps/setting.py中。

# apps/setting.py

import os
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseSettings
import datetime
import pathlib

ROOT_DIR = pathlib.Path(__file__).parent.parent
# 配置allure报告服务器地址
ALLURE_REPORT = 'http://127.0.0.1/api'


class AuthSettings(BaseSettings):
    """ 配置 jwt token"""
    authjwt_secret_key: str = "secret"
    authjwt_token_location: set = {"headers", "cookies"}
    # 设置cookie有效期30天，如果不设置默认关闭浏览器cookie失效
    authjwt_cookie_max_age: int = 60*60*24*30
    # 使用Cookie时启用 / 禁用CSRF保护。默认为True
    authjwt_cookie_csrf_protect = False


class DBSettings(BaseSettings):
    """数据库配置"""
    host: str = '127.0.0.1'
    port: int = 3306 
    data_user: str = 'root'  # mac系统的话，这里不能使用user，否则会报错，bug
    password: str = '12345678'
    database: str = 'fastapi_v1'


class Settings(BaseSettings):
    # app_name: str = "Awesome API"
    # admin_email: str
    # items_per_user: int = 50

    # 配置 jwt token
    auth_setting = AuthSettings
    # token 设置30天过期
    auth_expires = datetime.timedelta(days=30)

    # 数据库配置
    db_setting = DBSettings

# apps/utils/tasks.py

"""存放定时任务"""

import time

async def task3(x):
    print(f'task 3 executed  {x}--------', time.time())

async def task4(y):
    print(f'task 4 executed  {y}--------', time.time())

# apps/routers/view_tasks.py

from fastapi import APIRouter
from apps.aps_scheduler import scheduler
from apps.utils.tasks import task3, task4

router = APIRouter()


@router.get("/start_task3")
async def start_task3():
    scheduler.add_job(task3, id='task3', trigger='date', run_date='2024-01-14 20:55:00', args=["aaa"])
    return {"msg": "任务启动成功"}


@router.get("/start_task4")
async def start_task4():
    scheduler.add_job(task4, id='task4',trigger='date', run_date='2024-01-14 20:55:00', args=["bbb"])
    return {"msg": "任务启动成功"}


@router.get("/task_list")
async def task_list():
    jobs = scheduler.get_jobs()  # 获取全部的jobs
    jobs_info = []
    for job in jobs:
        info = {}
        info['id'] = job.id
        info['next_run_time'] = job.next_run_time
        jobs_info.append(info)
    return jobs_info

@router.get("/task_pause")
async def task_pause(task_id: str):
    job = scheduler.get_job(task_id)
    if job:
        job.pause()
        return {"msg": "task id 已暂停"}
    else:
        return {"msg": "task id 不存在"}


@router.get("/task_delete")
async def task_del(task_id: str):
    job = scheduler.get_job(task_id)
    if job:
        job.remove()
        return {"msg": "task id 已删除"}
    else:
        return {"msg": "task id 不存在"}


@router.get("/task_resume")
async def task_resume(task_id: str):
    job = scheduler.get_job(task_id)
    if job:
        job.resume()
        return {"msg": "task id 已恢复"}
    else:
        return {"msg": "task id 不存在"}

编写完上面的模块后，首先需要去app中去将view_tasks.py路由进行注册，并且APScheduler定时任务需要在启动服务前进行调用。

def create_app():
    """工厂函数"""

......

    @app.on_event("startup")
        async def init_scheduler():
            """初始化, 在任务启动之前执行"""
            scheduler.start()
        app.include_router(view_tasks.router, prefix="/api/v1", tags=["定时任务"])
        return app

运行主函数，并进行注册，调用任务注册接口，查看数据库中任务是否写入成功。下次重启程序的时候，依然可以查看到上次定时的任务。
增加任务3和任务4。

标签：task,apscheduler,fastapi,08,APScheduler,job,scheduler,import,id
From： https://www.cnblogs.com/dack-zt-deng/p/17964019

fastapi项目 08-持久化APScheduler

前言

1. 持久化APScheduler

1.1 job stores 存储

1.1.1 配置调度器

2. 使用示例

3. 结合fastapi项目

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