python中BackgroundScheduler和BlockingScheduler的区别

这篇文章主要介绍了python中BackgroundScheduler和BlockingScheduler的区别，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1、基本的定时调度

APScheduler是python的一个定时任务调度框架，能实现类似linux下crontab类型的任务，使用起来比较方便。它提供基于固定时间间隔、日期以及crontab配置类似的任务调度，并可以持久化任务，或将任务以daemon方式运行。

下面是一个最基本的使用示例：

 from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler def job(): print('job 3s') if __name__=='__main__': sched = BlockingScheduler(timezone='MST') sched.add_job(job, 'interval', id='3_second_job', seconds=3) sched.start()

它能实现每隔3s就调度job()运行一次，所以程序每隔3s就输出'job 3s'。通过修改add_job()的参数seconds，就可以改变任务调度的间隔时间。

2、BlockingScheduler与BackgroundScheduler区别

APScheduler中有很多种不同类型的调度器，BlockingScheduler与BackgroundScheduler是其中最常用的两种调度器。那他们之间有什么区别呢？简单来说，区别主要在于BlockingScheduler会阻塞主线程的运行，而BackgroundScheduler不会阻塞。所以，我们在不同的情况下，选择不同的调度器：

BlockingScheduler: 调用start函数后会阻塞当前线程。当调度器是你应用中唯一要运行的东西时（如上例）使用。
BackgroundScheduler: 调用start后主线程不会阻塞。当你不运行任何其他框架时使用，并希望调度器在你应用的后台执行。
下面用两个例子来更直观的说明两者的区别。

BlockingScheduler例子

 from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler import time def job(): print('job 3s') if __name__=='__main__': sched = BlockingScheduler(timezone='MST') sched.add_job(job, 'interval', id='3_second_job', seconds=3) sched.start() while(True): # 不会被执行到 print('main 1s') time.sleep(1)

运行这个程序，我们得到如下的输出：

job 3s
job 3s
job 3s
job 3s

可见，BlockingScheduler调用start函数后会阻塞当前线程，导致主程序中while循环不会被执行到。

BackgroundScheduler例子

 from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler import time def job(): print('job 3s') if __name__=='__main__': sched = BackgroundScheduler(timezone='MST') sched.add_job(job, 'interval', id='3_second_job', seconds=3) sched.start() while(True): print('main 1s') time.sleep(1)

可见，BackgroundScheduler调用start函数后并不会阻塞当前线程，所以可以继续执行主程序中while循环的逻辑。

main 1s
main 1s
main 1s
job 3s
main 1s
main 1s
main 1s
job 3s

通过这个输出，我们也可以发现，调用start函数后，job()并不会立即开始执行。而是等待3s后，才会被调度执行。
如何让job在start()后就开始运行
如何才能让调度器调用start函数后，job()就立即开始执行呢？

其实APScheduler并没有提供很好的方法来解决这个问题，但有一种最简单的方式，就是在调度器start之前，就运行一次job()，如下

 from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler import time def job(): print('job 3s') if __name__=='__main__': job() # 执行一次就好了哟 sched = BackgroundScheduler(timezone='MST') sched.add_job(job, 'interval', id='3_second_job', seconds=3) sched.start() while(True): print('main 1s') time.sleep(1)

这样就能得到如下的输出

job 3s
main 1s
main 1s
main 1s
job 3s
main 1s
main 1s
main 1s

这样虽然没有绝对做到“让job在start()后就开始运行”，但也能做到“不等待调度，而是刚开始就运行job”。

如果job执行时间过长会怎么样
如果执行job()的时间需要5s，但调度器配置为每隔3s就调用一下job()，会发生什么情况呢？我们写了如下例子：

 from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler import time def job(): print('job 3s') time.sleep(5) if __name__=='__main__': sched = BackgroundScheduler(timezone='MST') sched.add_job(job, 'interval', id='3_second_job', seconds=3) sched.start() while(True): print('main 1s') time.sleep(1)

运行这个程序，我们得到如下的输出：

main 1s
main 1s
main 1s
job 3s
main 1s
main 1s
main 1s
Execution of job "job (trigger: interval[0:00:03], next run at: 2018-05-07 02:44:29 MST)" skipped: maximum number of running instances reached (1)
main 1s
main 1s
main 1s
job 3s
main 1s

可见，3s时间到达后，并不会“重新启动一个job线程”，而是会跳过该次调度，等到下一个周期（再等待3s），又重新调度job()。

为了能让多个job()同时运行，我们也可以配置调度器的参数max_instances，如下例，我们允许2个job()同时运行：

 from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler import time def job(): print('job 3s') time.sleep(5) if __name__=='__main__': job_defaults = { 'max_instances': 2 } sched = BackgroundScheduler(timezone='MST', job_defaults=job_defaults) sched.add_job(job, 'interval', id='3_second_job', seconds=3) sched.start() while(True): print('main 1s') time.sleep(1)

运行程序，我们得到如下的输出：