2、APScheduler分布式任务调度、监听器的用法【Python3测试任务管理总结】

分布式任务调度

APScheduler提供了分布式任务调度的支持,允许你在多个节点上执行任务。这对于需要横向扩展和分布式部署的应用程序来说非常有用。

1. 配置分布式任务调度器

在分布式环境中,你可以使用诸如Redis、MongoDB等外部存储器来共享任务信息。以Redis为例:

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

from apscheduler.jobstores.redis import RedisJobStore


jobstores = {

    'default': RedisJobStore(host='localhost', port=6379, db=0)

}


scheduler = BackgroundScheduler(jobstores=jobstores)

2. 添加分布式任务

添加任务时,确保任务可以在所有节点上执行。可以使用apscheduler.jobstores.base.BaseJobStore.add_job方法来指定任务的节点。

from apscheduler.triggers.daily import DailyTrigger


trigger = DailyTrigger(hour=12, minute=0, second=0)

scheduler.add_job(my_job, trigger=trigger, id='my_job_id', jobstore='default')

3. 启动分布式调度器

在所有节点上使用相同的配置启动调度器:

scheduler.start()

监听器

监听器允许你监控和响应任务执行的各个阶段,如任务开始前、任务执行时、任务执行完成等。

1. 创建监听器

创建一个监听器类,继承自apscheduler.events.JobExecutionEvent,并实现相应的方法。例如,定义一个简单的监听器:

from apscheduler.events import JobExecutionEvent


class MyJobListener:


    def __init__(self):

        pass


    def my_listener(self, event: JobExecutionEvent):

        if event.exception:

            print(f"任务执行失败:{event.exception}")

        else:

            print("任务执行成功!")

2. 注册监听器

将监听器注册到调度器中:

my_listener = MyJobListener()

scheduler.add_listener(my_listener.my_listener, events=['job_executed', 'job_error'])

在上述例子中,监听器将在任务执行成功('job_executed')和任务执行失败('job_error')时被调用。

总结

分布式任务调度和监听器是APScheduler中的两个强大功能,使得在大规模和分布式的应用中更容易管理和监控任务。

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