Flask定时任务全面解析

一、Flask定时任务管理

Flask定时任务可以指定特定时间或者间隔时间间隔来执行任务，其中最常见的方式是使用“APScheduler”这个第三方库来管理任务。在使用“APScheduler”之前，需要安装该库。安装方式如下：

pip install apscheduler

首先，需要在Flask应用程序中创建scheduler对象。可以在Flask应用程序中使用如下代码：

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
scheduler = BackgroundScheduler()

这个代码在Flask应用程序中创建了一个后台调度程序。

接下来，需要指定要执行的任务。可以创建一个函数，并使用以下代码指定时间：

@scheduler.add_job(func=your_function_name, trigger='interval', seconds=60)
def your_job_function():
    print('This is a scheduled job') 

这个函数将在每60秒的间隔中执行，可以根据需求修改触发器和时间。

最后，需要使用以下代码启动后台调度程序：

scheduler.start() 

二、Flask定时任务将CPU耗尽

在执行定时任务时，可能会出现CPU耗尽的情况。这个问题可能出现在任务本身需要大量CPU资源或任务设置了过长的时间间隔导致进程变得不稳定，并且占用了整个CPU。

为了避免这个问题，可以使用“APScheduler”库提供的schedulres（定时器）和executors（执行器），可以根据具体需求设置。

Schedule是定义任务的时间间隔的对象。例如，指定每隔5分钟执行一次任务。

Executors是任务执行的对象，例如，执行任务的线程数量。需要根据要执行的任务数量和可用资源调整线程数量等信息。

三、Flask定时任务监控

Flask定时任务监控可以监控任务的开销和执行情况。可以使用Flask自带的扩展“Flask-APM”来监控任务。

首先，需要将其安装：

pip install flask-apm

在Flask应用程序中将扩展添加到应用程序：

from flask_apm import APM
apm = APM()
apm.init_app(app)

启动后可以监控任务的执行情况。

四、Flask定时任务框架

实现Flask定时任务需要一个框架。可以使用Flask-APScheduler提供的框架来创建定时任务。该框架为Flask提供了一些额外的功能，包括：

– 可以直接从Flask应用程序与json和配置文件中加载调度信息。
– 可以使用装饰器来定义定时任务，使定时任务与其他路由映射在一起。
– 支持任务的动态添加和删除，从而提高灵活性。

该框架可以在pip中安装：

pip install Flask-APScheduler

创建实例和配置JobStores：

from flask_apscheduler import APScheduler
class Config(object):
    JOBS = [
        {
            'id': 'job1',
            'func': 'app.jobs:job1',
            'args': (1, 2),
            'trigger': 'interval',
            'seconds': 10
        }
    ]
    SCHEDULER_API_ENABLED = True
app.config.from_object(Config())
scheduler = APScheduler()
scheduler.init_app(app)
scheduler.start()

五、Flask定时任务上下文

Flask定时任务上下文使得我们在任务执行过程中可以访问Flask应用程序上下文。任务可能需要在应用程序上下文中执行数据库查询或使用应用程序配置。

可以使用类似以下方式使上下文可用：

from flask import current_app
with current_app.app_context():
     # do something with the app here

六、Flask定时任务四个小时

默认情况下，Flask定时任务最多可以执行大约一天（86400秒）。如果需要执行更长时间的任务，则需要在启动调度器时设置executors和job_defaults。

scheduler = BackgroundScheduler(
        timezone='Asia/Shanghai',
        daemonic=False,
        executors={
            'default': ThreadPoolExecutor(max_workers=16)
        },
        job_defaults={
            'coalesce': False,
            'max_instances': 128
        }
    )
scheduler.add_job(my_task, 'interval', minutes=10)
scheduler.start()

七、Flask定时任务监控CPU

Flask定时任务可以设置最大CPU使用率。可以使用类似以下方式设置CPU使用率：

from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

job_stores = {
    'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite:///jobs.sqlite')
}

scheduler = BackgroundScheduler(
    jobstores=job_stores,
    daemon=True
)

scheduler.add_job(task_function, trigger=CronTrigger.from_crontab("0 6 * * *"), max_instances=1, coalesce=True,
                  misfire_grace_time=3600, jobstore='default', executor='default', replace_existing=True)

scheduler.start(paused=True)

while True:
    if psutil.cpu_percent(interval=1) < 70:
        scheduler.resume()
    else:
        scheduler.pause()

八、Flask定时任务数据库上下文

在Flask定时任务中，如果需要访问应用程序数据，可以使用Flask SQLAlchemy访问数据库。可以使用以下方法，为任务创建新的数据库会话并使用该会话进行操作：

from app import app, db
from app.models import YourModel
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from contextlib import contextmanager

app = Flask(__name__)
app.config.from_pyfile('config.cfg')
db = SQLAlchemy(app)

@contextmanager
def func_db_session():
    db.session.rollback()
    try:
        yield db.session
        db.session.commit()
    except Exception as e:
        db.session.rollback()

Flask定时任务是一个非常方便且灵活的解决方案，可以通过它轻松实现定期删除过期数据、发送电子邮件、日志记录等重要任务。为了使Flask定时任务正常工作，应该对其所有方面有全面了解。