Flask定時任務全面解析

一、Flask定時任務管理

Flask定時任務可以指定特定時間或者間隔時間間隔來執行任務，其中最常見的方式是使用「APScheduler」這個第三方庫來管理任務。在使用「APScheduler」之前，需要安裝該庫。安裝方式如下：

pip install apscheduler

首先，需要在Flask應用程序中創建scheduler對象。可以在Flask應用程序中使用如下代碼：

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

這個代碼在Flask應用程序中創建了一個後台調度程序。

接下來，需要指定要執行的任務。可以創建一個函數，並使用以下代碼指定時間：

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

這個函數將在每60秒的間隔中執行，可以根據需求修改觸發器和時間。

最後，需要使用以下代碼啟動後台調度程序：

scheduler.start()

二、Flask定時任務將CPU耗盡

在執行定時任務時，可能會出現CPU耗盡的情況。這個問題可能出現在任務本身需要大量CPU資源或任務設置了過長的時間間隔導致進程變得不穩定，並且佔用了整個CPU。

為了避免這個問題，可以使用「APScheduler」庫提供的schedulres（定時器）和executors（執行器），可以根據具體需求設置。

Schedule是定義任務的時間間隔的對象。例如，指定每隔5分鐘執行一次任務。

Executors是任務執行的對象，例如，執行任務的線程數量。需要根據要執行的任務數量和可用資源調整線程數量等信息。

三、Flask定時任務監控

Flask定時任務監控可以監控任務的開銷和執行情況。可以使用Flask自帶的擴展「Flask-APM」來監控任務。

首先，需要將其安裝：

pip install flask-apm

在Flask應用程序中將擴展添加到應用程序：

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

啟動後可以監控任務的執行情況。

四、Flask定時任務框架

實現Flask定時任務需要一個框架。可以使用Flask-APScheduler提供的框架來創建定時任務。該框架為Flask提供了一些額外的功能，包括：

– 可以直接從Flask應用程序與json和配置文件中載入調度信息。
– 可以使用裝飾器來定義定時任務，使定時任務與其他路由映射在一起。
– 支持任務的動態添加和刪除，從而提高靈活性。

該框架可以在pip中安裝：

pip install Flask-APScheduler

創建實例和配置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定時任務上下文

Flask定時任務上下文使得我們在任務執行過程中可以訪問Flask應用程序上下文。任務可能需要在應用程序上下文中執行資料庫查詢或使用應用程序配置。

可以使用類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定時任務四個小時

默認情況下，Flask定時任務最多可以執行大約一天（86400秒）。如果需要執行更長時間的任務，則需要在啟動調度器時設置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定時任務監控CPU

Flask定時任務可以設置最大CPU使用率。可以使用類似以下方式設置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定時任務資料庫上下文

在Flask定時任務中，如果需要訪問應用程序數據，可以使用Flask SQLAlchemy訪問資料庫。可以使用以下方法，為任務創建新的資料庫會話並使用該會話進行操作：

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定時任務是一個非常方便且靈活的解決方案，可以通過它輕鬆實現定期刪除過期數據、發送電子郵件、日誌記錄等重要任務。為了使Flask定時任務正常工作，應該對其所有方面有全面了解。

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/243877.html