如何使用 SQLALchemyJobStore 保存 python Apscheduler

How to save python Apscheduler using SQLALchemyJobStore

最近,我正在使用 python 在本地主机服务器上制作个人新闻聚合器。我想每天在特定时间从许多不同的站点自动获取 RSS 提要。我在互联网上搜索了这个,发现有 Apscheduler 图书馆。为了避免每次打开计算机时都创建新的调度程序,我认为最好使用 SQLALchemyJobStore.

将调度程序保存在我的 Mysql 数据库中

here 中有很多与创建调度程序和配置相关的信息,但我找不到任何关于存储和加载的信息。假设下面的代码是我要创建的调度程序,我如何在我的数据库中保存和加载 scheduler 变量?

from pytz import utc

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.jobstores.mongodb import MongoDBJobStore
from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore
from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor


jobstores = {
    'mongo': MongoDBJobStore(),
    'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite:///jobs.sqlite')
}
executors = {
    'default': ThreadPoolExecutor(20),
    'processpool': ProcessPoolExecutor(5)
}
job_defaults = {
    'coalesce': False,
    'max_instances': 3
}
scheduler = BackgroundScheduler(jobstores=jobstores, executors=executors, job_defaults=job_defaults, timezone=utc)

如@Sraw 所述,您无需担心如何加载作业,它会为您完成。您忘记在末尾添加一行

scheduler.start()

只是不要忘记在添加职位时添加 job_store。

scheduler.add_job(jobstore='mongo', trigger='cron', minute=8)

在我的例子中,我只使用

jobstores = {
    'mongo': MongoDBJobStore()
}

并在我的 mongo 中创建了 'apscheduler' 数据库,其中包含集合 'jobs'。如果正在加载作业,您可以使用 mongo shell 手动检查。您还可以使用 print_jobs 或 get_jobs() of scheduler

scheduler.print_jobs(jobstore='mongo') #mongo in case only
jobs = scheduler.get_jobs(jobstore='mongo') #mongo in my case only

最终您的代码将如下所示

from pytz import utc

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.jobstores.mongodb import MongoDBJobStore
from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore
from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor


jobstores = {
  'mongo': MongoDBJobStore(),
  'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite:///jobs.sqlite')
}
executors = {
  'default': ThreadPoolExecutor(20),
  'processpool': ProcessPoolExecutor(5)
}
job_defaults = {
  'coalesce': False,
  'max_instances': 3
}
scheduler = BackgroundScheduler(jobstores=jobstores, 
executors=executors, job_defaults=job_defaults, timezone=utc)
scheduler.start()