詳解Python下Flask-ApScheduler快速指南
引言：Flask是Python社區(qū)非常流行的一個Web開發(fā)框架，本文將嘗試將介紹APScheduler應(yīng)用于Flask之中。
1. Flask介紹
Flask是Python社區(qū)大名鼎鼎的"microframework",基于簡單的核心，使用extension來增加其他功能，其提供非常豐富易用的擴展包，
比如：
2. Flask-APScheduler
社區(qū)提供了一個Flask-APScheduler的模塊，方便大家直接在Flask模塊中使用APScheduler。 關(guān)于安裝的命令，仍然是使用
pip來進行：
>> pip install Flask-APScheduler
3. 如何使用Flask-APScheduler?
關(guān)于如何使用，直接代碼演示：
#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Apr 17 22:27:34 2017
@author: bladestone
"""
from flask_apscheduler import APScheduler
from flask import Flask
import datetime
class Config(object):
JOBS = [
{
'id':'job1',
'func':'flask-ap:test_data',
'args': '',
'trigger': {
'type': 'cron',
'day_of_week':"mon-fri",
'hour':'0-23',
'minute':'0-11',
'second': '*/5'
}
}
]
SCHEDULER_API_ENABLED = True
app = Flask(__name__, static_url_path='')
@app.route("/")
def hello():
return "hello world"
def test_data():
print("I am working:%s" % (datetime.datetime.now()))
if __name__ == '__main__':
scheduler = APScheduler()
print("Let us run out of the loop")
app.config.from_object(Config())
# it is also possible to enable the API directly
# scheduler.api_enabled = True
scheduler.init_app(app)
scheduler.start()
app.run(debug=False)
代碼說明：
這里首先使用了一個Config對象來包裝APScheduler的配置信息，然后通過app.config.from_object()的方式，讀取配置信息。 基于scheduler.init_app(app)初始化到app中，最后啟動scheduler的操作。
類似的Scheduler的配置還有如下：
JOBS = [
{
'id': 'job1',
'func': 'jobs:job1',
'args': (1, 2),
'trigger': 'interval',
'seconds': 10
}
]
這個Scheduler是每隔10秒進行調(diào)度一次。
更多的關(guān)于flask-apscheduler的示例代碼可以訪問：https://github.com/viniciuschiele/flask-apscheduler/tree/master/examples
4. 總結(jié)
flask-apscheduler從定位上講，只是將APScheduler轉(zhuǎn)換為了Flask可以接受的方式，從而進行任務(wù)的調(diào)度處理，主要的調(diào)度操作還是需要參照APScheduler來進行的。
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了Python簡單計算文件夾大小的方法,涉及Python針對目錄的遍歷與文件計算的相關(guān)技巧,具有一定參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2015-07-07
python 辦公自動化——基于pyqt5和openpyxl統(tǒng)計符合要求的名單
前幾天接到的一個需求，因為學(xué)校給的名單是青年大學(xué)習(xí)已學(xué)習(xí)的名單，然而要知道未學(xué)習(xí)的名單只能從所有團員中再排查一次，過程相當(dāng)麻煩。剛好我也學(xué)過一些操作辦公軟件的基礎(chǔ)，再加上最近在學(xué)pyqt5，所以我決定用python寫個自動操作文件的腳本給她用用。2021-05-05
今天小編就為大家分享一篇selenium+python 對輸入框的輸入處理方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-10-10
Python機器學(xué)習(xí)應(yīng)用之基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測篇詳解
BP(back?propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學(xué)家提出的概念，是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一2022-01-01
這篇文章主要介紹了使用Python操作MySQL的一些基本方法,Python+MySQL也是服務(wù)器端快速開發(fā)的一種絕佳搭配方案,需要的朋友可以參考下2015-08-08
Python通過pywin32模塊調(diào)用WindowsAPI接口，可以實現(xiàn)對特定進程加載模塊的枚舉輸出并檢測該PE程序模塊所啟用的保護方式，感興趣的可以了解一下2022-10-10
Python?numpy中np.random.seed()的詳細用法實例
在學(xué)習(xí)人工智能時,大量的使用了np.random.seed(),利用隨機數(shù)種子,使得每次生成的隨機數(shù)相同,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python?numpy中np.random.seed()的詳細用法,需要的朋友可以參考下2022-08-08
這篇文章主要介紹了python中sympy庫求常微分方程的用法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-04-04
這篇文章主要介紹了python 基礎(chǔ)教程之Map使用方法的相關(guān)資料,這里附有簡單使用實例，需要的朋友可以參考下2017-01-01
Python 實現(xiàn)簡單的shell sed替換功能(實例講解)
下面小編就為大家?guī)硪黄狿ython 實現(xiàn)簡單的shell sed替換功能(實例講解)。小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2017-09-09