BlockingScheduler和BackgroundScheduler。 BlockingScheduler :调度器在当前进程的主线程中运行,也就是会阻塞当前线程。 BackgroundScheduler :调度器在后台线程中运行,不会阻塞当前线程。 AsyncIOScheduler :结合 asyncio 模块(一个异步框架)一起使用。 GeventScheduler :程序中使用 gevent(高性能的Python并发框架)作为IO模...
Apscheduler提供的调度器有7种: BlockingScheduler : 调度器在当前进程的主线程中运行,会阻塞当前线程。 BackgroundScheduler : 调度器在后台线程中运行,不会阻塞当前线程。 AsyncIOScheduler : 结合 asyncio 模块(一个异步框架)一起使用。 GeventScheduler : 程序中使用 gevent(高性能的Python并发框架)作为IO模型,和 ...
AsyncIOScheduler :结合 asyncio 模块(一个异步框架)一起使用。 GeventScheduler :程序中使用 gevent(高性能的Python并发框架)作为IO模型,和 GeventExecutor 配合使用。 TornadoScheduler :程序中使用 Tornado(一个web框架)的IO模型,用 ioloop.add_timeout 完成定时唤醒。 TwistedScheduler :配合 TwistedExecutor,用 reacto...
BackgroundScheduler : 调度器在后台线程中运行,不会阻塞当前线程。 AsyncIOScheduler : 结合 asyncio 模块(一个异步框架)一起使用。 GeventScheduler : 程序中使用 gevent(高性能的Python并发框架)作为IO模型,和 GeventExecutor 配合使用。 TornadoScheduler : 程序中使用 Tornado(一个web框架)的IO模型,用 ioloop.add_...
BlockingScheduler :调度器在当前进程的主线程中运行,也就是会阻塞当前线程。 BackgroundScheduler :调度器在后台线程中运行,不会阻塞当前线程。 AsyncIOScheduler :结合 asyncio 模块(一个异步框架)一起使用。 GeventScheduler :程序中使用 gevent(高性能的Python并发框架)作为IO模型,和 GeventExecutor 配合使用。
pip install Flask-APScheduler Flask-APScheduler:Tips – Flask APScheduler Flask-APScheduler是基于 python 第三方库apscheduler做的集成, 所以官网上只有一些简单的使用案例,详细的配置还是要看apscheduler的文档。 apscheduler: Advanced Python Scheduler — APScheduler 3.9.1 documentation ...
BlockingScheduler: 当这个调度器是你应用中 唯一要运行 的东西时使用 BackgroundScheduler: 当不运行其它框架 的时候使用,并使你的任务在 后台运行 AsyncIOScheduler: 当你的程序是 异步IO模型 的时候使用 GeventScheduler: 和 gevent 框架配套使用 TornadoScheduler: 和 tornado 框架配套使用 TwistedScheduler: 和 Twist...
BlockingScheduler: 当这个调度器是你应用中 唯一要运行 的东西时使用 BackgroundScheduler: 当 不运行其它框架 的时候使用,并使你的任务在 后台运行 AsyncIOScheduler: 当你的程序是 异步IO模型 的时候使用 GeventScheduler: 和 gevent 框架配套使用 TornadoScheduler: 和 tornado 框架配套使用 ...
基于协程的异步任务:使用 Python 的asyncio库来实现。 基于消息队列的异步任务:使用消息队列(如 RabbitMQ、Redis 等)来实现。 应用场景 后台数据处理:如批量导入导出数据、数据分析等。 定时任务:如定时发送邮件、定时更新缓存等。 长时间运行的任务:如文件上传下载、视频转码等。
在Flask中使用事件驱动编程或异步处理技术可以提高程序的性能和响应速度。以下是一些策略: 使用异步请求处理:Flask可以通过使用异步请求处理来处理长时间运行的操作,以避免阻塞主线程。可以使用Flask提供的@async修饰器或者结合asyncio库来实现异步请求处理。 使用Flask-SocketIO进行实时通信:Flask-SocketIO是一个用于实现WebSo...