https://apscheduler.readthedocs.io/en/latest/userguide.html
简单的使用方式为：
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
sched = BlockingScheduler()
sched.add_job(ff_task,'cron',hour='0-1,8-23',minute=28)
sched.add_job(avor_task, 'cron', hour='2-7', minute='0')
sched.add_job(vor_task,'cron',hour='0-1,8-23',minute='*/3')
try:
sched.start()
except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
sched.shutdown()
apscheduler包含四个组件 ：triggers触发器 ， schedulers 调度器 ，job stores任务存储 ， executors执行器
triggers 包含计划的逻辑，每个任务都有自己的触发器，来决定任务下次被触发的时间，除了类型的初始配置，触发器是完全无状态的
job stores 用户存储被计划的任务，默认存储在内存中，也可存储在各种数据库中。当一个任务被存储在持久化的存储库中时将被序列化，然后在加载到内存时被反序列化。
调度器之间不应该共用任务存储。
executors 用于处理任务的执行。 让预定的任务在线程或进程池中启动，当任务结束后，执行器通知调度器什么时候进行合适的事件。
scheduler用于将所有的组建凝结起来。一个应用中通常只有一个调度器
BlockingScheduler:用于当scheduler是进程里唯一运行的程序
BlockgroundScheduler:当你没有使用以下任何一个调度器，并且希望scheduler在应用的后台运行时适用
AsyncIOScheduler :当应用中使用 asyncio module(异步io模块)时适用
GeventScheduler :当应用中使用 gevent时适用
TornadoScheduler :当构建基于Tornado的应用时适用
TwistedScheduler: 当构建基于 TwistedScheduler的应用时适用
QtScheduler: 当构建 Qt 应用时适用
存储器选择
如果每次开启应用时都会重建任务计划，则可以使用默认的内存存储
如果你希望当scheduler重启或应用宕机时，任务可以继续的按计划执行 ,存储器的选择通常取决于开发环境中使用的工具。
如果你没什么要求则推荐使用SQLAlchemyJobStore，以PostgreSQL作为存储后端
执行器
通常取决于上述组建的选择，不过，通常默认的执行器 ThreadPoolExecutor也足够大多数任务了。如果任务中设计了cpu密集型操作，应该考虑ProcessPoolExecutor ,来使用多核CPU。
你甚至可以同时使用这两个执行器，将进程池执行器添加为备选执行器
触发器
trigger决定任务执行时间的逻辑。ASPcheduler内置三种触发器：
date : 一次性的固定时间点执行任务
interval: 按周期循环执行任务
cron: 语法类似linux的定时任务cron
要组合多种triggers，也可实现 ，combining triggers ,见 https://apscheduler.readthedocs.io/en/latest/modules/triggers/combining.html#module-apscheduler.triggers.combining
ASPchedulre提供多种配置方式 ，可以通过一个配置的dict或者作为可选关键字参数传入。或者也可先实例化scheduler,添加任务，然后再配置scheduler，这种方式取得最大的灵活性。
完整的而配置说明见 https://apscheduler.readthedocs.io/en/latest/modules/schedulers/base.html#apscheduler.schedulers.base.BaseScheduler
例如，选用BackgroundScheduler ，使用默认的job store 和默认的executor:
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
scheduler=BackgroundScheduler()
这将会用名为”default"的MemoryJobStore ,名为“default"的ThreadPoolExecutor，默认线程池最大量为10的配置创建一个 BackgroundScheduler 。
例1
from pytz import utc
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.jobstores.mongodb import MongoDBJobStore
from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
jobstores={
'mongo':MongoDBJobStore(),
'default':SQLAlchemyJobStore(url='sqlite://jobs.sqlite')
}
executors={
'default':ThreadPoolExecutor(20),
'processpool':ProcessPoolExector(5)
}
job_defaults={
'coalesce':False,
'max_instances';3
}
scheduler=BackgroundScheduler(jonstores=jobstores,executors=executors,job_defaults,timezone=utc)
例2
from apsshceduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
scheduler=BackgroundScheduler({
'apscheduler.jonstores.mongo':{
'type':'mongodb'
},
'apscheduler.jobstores.default':{
'type':'sqlalchemy',
'url':'sqlite:///jobs.sqlite'
},
'apscheduler.executors.default':{
'class':'apscheduler.executors.pool:ThreadExecutor',
'max_workers':'20'
},
'apscheduler.executors.processpool':{
'type':'processpool',
'max_workers':'5'
},
'apscheduler.job_defaults.coalesce':'false',
'apscheduler.job_defaults.max_instances':'3',
'apscheduler.timezone':'UTC',
}
)
例3
from pytz import utc
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore
from apscheduler.executors.pool import ProcessPoolExecutor
jobstores={
'mongo':{'type':'mongodb'},
'default':SQLAlchemyJobStore(url='sqlite://jobs.sqlite')
}
executors={
'default':{'type':'threadpool','max_workers':20},
'processpool':ProcessPoolExecutor(max_workers=5)
}
job_defaults={
'coalesce':False,
'max_instances':3
}
scheduler=BackgroundScheduler()
scheduler,configure(jobstores=jobstores,executors=executors,job_defaults=job_defaults,timezone=utc)
)
)
