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在我们的日常工作自动化测试当中，几乎超过一半的功能都需要利用定时的任务来推动触发，例如在我们项目中有一个定时监控模块，根据自己设置的频率定时跑测试用例，定时检测是否存在线上紧急任务等等，这些都涉及到了有关定时任务的问题，很多情况下，大多数人会选择window的任务计划程序，但如果程序不在window平台下运行，就不能定时启动了；当然也可利用time模块的time.sleep()方法使程序休眠来达到定时任务的目的，但定时任务多了，代码可能看起来不太那么友好且有很大的局限性，因此，此时的 Apscheduler 框架是你的不二选择。

Apscheduler

Apscheduler基于Quartz的一个python定时任务框架，实现Quart的所有功能，相关的接口调用起来比较方便，目前其提供了基于日期、固定时间间隔以及corntab类型的任务，并且同时可进行持久化任务；同时它提供了多种不同的调用器，方便开发者根据自己的需求进行使用，也方便与数据库等第三方的外部持久化储存机制进行协同工作，非常强大。

基本原理

总的来说，主要是利用python threading Event和Lock锁来写的。scheduler在主循环(main_loop)中，反复检查是否有需要执行的任务，完成任务的检查函数为 _process_jobs，主要有那个几个步骤：

1、询问储存的每个 jobStore ，是否有到期要执行的任务。

2、 due_jobs 不为空，则计算这些jobs中每个job需要运行的时间点，时间一到就提交给submit作任务调度。

3、在主循环中，如果不间断地调用，而实际上没有要执行的job，这会造成资源浪费。因此在程序中，如果每次掉用 _process_jobs 后，进行了预先判断，判断下一次要执行的job（离现在最近的）还要多长时间，作为返回值告诉main_loop, 这时主循环就可以去睡一觉，等大约这么长时间后再唤醒，执行下一次 _process_jobs 。

安装

1､可以直接使用pip进行安装

2､源码安装

### 基础概念

在Apscheduler中主要有以下几个非常重要的概念，主要如下：

触发器（trigger）：

某一个工作到来时引发的事件，包含调度的逻辑，每一个作业都有它自己的触发器，用于决定哪个作业任务会执行，除了它们初始化配置之外，其完全是无状态的。总的来说就是一个任务应该在什么时候执行

执行器（executor）：

主要是处理作业的运行，它将要执行的作业放在新的线程或者线程池中运行。执行完毕之后，再通知调度器。基于线程池的操作，可以针对不同类型的作业任务，更为高效的使用CPU的计算资源。

作业存储（job stores）

保存要调度的任务，其中除了默认的作业存储是把作业保存在内存中，其他的作业存储是将作业保存在数据库中。一个作业的数据将在保存在持久化的作业存储之前，会对作业执行序列化操作，当重新读取作业时，再执行反序列化操作。同时，调度器不能分享同一个作业存储。作业存储支持主流的存储机制：如redis，mongodb，关系型数据库，内存等等。

调度器（scheduler）：

负责将上面几个组件联系在一起，一般在应用中只有一个调度器，程序开发者不会直接操作触发器、作业存储或执行器，而是利用调度器提供了处理这些合适的接口，作业存储和执行器的配置都是通过在调度器中完成的。

在我们的使用过程中，选择合适的 调度器 是根据我们的开发环境以及实际应用来决定的，根据IO模型的不同，主要有下面一些常见的调度器：

BlockingScheduler：适合于只在进程中运行单个任务的情况
BackgroundScheduler: 适合于不运行使用其他框架时，并希望在程序后台执行的情况
AsyncIOScheduler：适合于使用asyncio框架的情况
GeventScheduler: 适合于使用gevent框架的情况
TornadoScheduler: 适合于使用Tornado框架的应用
TwistedScheduler: 适合使用Twisted框架的应用
QtScheduler: 适合使用QT的情况

而对于 作业存储 ，如果是非持久性作业，使用默认的 MemoryStore 就行了，若是持久性任务，那么就需要根据应用环境来进行选择。

大多数情况下， 执行器 选择 ThreadPoolExecutor 就够用了，但如果涉及到比较消耗CPU的作业，就可以选择ProcessPoolExecutor* ，以充分利用多核CPU。当然也可以同时配置使用两个执行器，将进程池 ProcessPoolExecutor 调度器作为你的第二个执行器。

配置调度器

Apscheduler框架提供了许多调度器的配置方法，既可以使用配置字典，也可以直接传递配置参数给调度器使用；同时支持先初始化调度器，添加完作业任务后，再来配置调度器等。

说了这么多，我们可以来先举个简单的例子：

上面的代码生成一个默认的调度器，默认使用名为 default 的 MemoryJobStore，以及使用默认名为 default 的 ThreadPoolExecutor ，最大线程数为10 。

下面进行一个复杂的配置，同时使用两个作业存储和两个执行器，在这个配置中，修改默认的配置参数，jobstored指的是job持久化，默认job运行在内存中，可持久化在数据库，指定为mongo的MongoDBJobStore或者是使用sqlite的SQLAlchemyJobStore，同时可指定多种jobstore。

coalesce ：当由于某种原因导致某个job积攒了好几次没有实际运行（比如说系统挂了5分钟后恢复，有一个任务是每分钟跑一次的，按道理说这5分钟内本来是“计划”运行5次的，但实际没有执行），如果coalesce为True，下次这个job被submit给executor时，只会执行1次，也就是最后这次，如果为False，那么会执行5次（不一定，因为还有其他条件，看后面misfiregracetime的解释）。

max_instance ：每个job在同一时刻能够运行的最大实例数,默认情况下为1个,可以指定为更大值,这样即使上个job还没运行完同一个job又被调度的话也能够再开一个线程执行。

misfire_grace_time ：单位为秒,假设有这么一种情况,当某一job被调度时刚好线程池都被占满,调度器会选择将该job排队不运行,misfiregracetime参数则是在线程池有可用线程时会比对该job的应调度时间跟当前时间的差值,如果差值<misfiregracetime时,调度器会再次调度该job.反之该job的执行状态为EVENTJOBMISSED了,即错过运行.</misfire。

启动/关闭调度器

使用 start() 方法来启动调度器，其中须注意的是 BlockingScheduler 需要在初始化之后才能执行 start() ，对于其他的调度器，调用 start() 方法都会直接返回，然后可以继续执行后面的初始化操作。同时，调度器启动之后，就不能再更改它的配置了。

在默认情况下，调度器会等所有的作业任务完成后，自动关闭所有的调度器及作业存储。若在使用过程中不想等待，可以将 wait 参数选项设为 False ，则表示直接关闭：

调度器监听事件

可以给调度器添加事件监听器，调度器事件只有在某些情况下才会被触发，并且可以携带某些有用的信息。通过给 add_listener() 传递合适的 mask 参数，可以只监听几种特定的事件类型，具体类型可看源码中的 event.exception 或者 event.code 值来做识别判断。