安装apscheduler 模块
pip install apscheduler pip install django-apscheduler
将 django-apscheduler 加到项目中settings的INSTALLED_APPS中
INSTALLED_APPS = [ .... 'django_apscheduler', ]
执行：
# python manage.py migrate 没有其他表结构不必运行 python manage.py makemigrations
会创建两张表：django_apscheduler_djangojob/django_apscheduler_djangojobexecution
通过进入后台管理能方便管理定时任务。
在Django工程目录下的urls.py文件中，或者说主urls.py中引入如下内容
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from django_apscheduler.jobstores import DjangoJobStore, register_events, register_job
scheduler = BackgroundScheduler()
scheduler.add_jobstore(DjangoJobStore(), "default")
# 时间间隔3秒钟打印一次当前的时间
@register_job(scheduler, "interval", seconds=3, id='test_job')
def test_job():
print("我是apscheduler任务")
# per-execution monitoring, call register_events on your scheduler
register_events(scheduler)
scheduler.start()
print("Scheduler started!")
运行结果如下：
APScheduler中两种调度器的区别及使用过程中要注意的问题
APScheduler中有很多种不同类型的调度器，BlockingScheduler与BackgroundScheduler是其中最常用的两种调度器。区别主要在于BlockingScheduler会阻塞主线程的运行，而BackgroundScheduler不会阻塞。所以，我们在不同的情况下，选择不同的调度器：
BlockingScheduler: 调用start函数后会阻塞当前线程。当调度器是你应用中唯一要运行的东西时（如上例）使用。BackgroundScheduler: 调用start后主线程不会阻塞。当你不运行任何其他框架时使用，并希望调度器在你应用的后台执行。
BlockingScheduler的真实例子
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import time
def job():
print('job 3s')
if __name__=='__main__':
sched = BlockingScheduler(timezone='MST')
sched.add_job(job, 'interval', id='3_second_job', seconds=3)
sched.start()
while(True):
print('main 1s')
time.sleep(1)
运行结果：
job 3s
job 3s
job 3s
job 3s
可见，BlockingScheduler调用start函数后会阻塞当前线程，导致主程序中while循环不会被执行到。
BackgroundScheduler的真实例子
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
import time
def job():
print('job 3s')
if __name__=='__main__':
sched = BackgroundScheduler(timezone='MST')
sched.add_job(job, 'interval', id='3_second_job', seconds=3)
sched.start()
while(True):
print('main 1s')
time.sleep(1)
运行结果：
main 1s
main 1s
main 1s
job 3s
main 1s
main 1s
main 1s
job 3s
可见，BackgroundScheduler调用start函数后并不会阻塞当前线程，所以可以继续执行主程序中while循环的逻辑。
通过这个输出，我们也可以发现，调用start函数后，job()并不会立即开始执行。而是等待3s后，才会被调度执行。
如何让job在start()后就开始运行
如何才能让调度器调用start函数后，job()就立即开始执行呢？
其实APScheduler并没有提供很好的方法来解决这个问题，但有一种最简单的方式，就是在调度器start之前，就运行一次job()，如下
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
import time
def job():
print('job 3s')
if __name__=='__main__':
job()
sched = BackgroundScheduler(timezone='MST')
sched.add_job(job, 'interval', id='3_second_job', seconds=3)
sched.start()
while(True):
print('main 1s')
time.sleep(1)
运行结果：
job 3s
main 1s
main 1s
main 1s
job 3s
main 1s
main 1s
main 1s
这样虽然没有绝对做到“让job在start()后就开始运行”，但也能做到“不等待调度，而是刚开始就运行job”。
如果job执行时间过长会怎么样
如果执行job()的时间需要5s，但调度器配置为每隔3s就调用一下job()，会发生什么情况呢？我们写了如下例子：
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
import time
def job():
print('job 3s')
time.sleep(5)
if __name__=='__main__':
sched = BackgroundScheduler(timezone='MST')
sched.add_job(job, 'interval', id='3_second_job', seconds=3)
sched.start()
while(True):
print('main 1s')
time.sleep(1)
运行结果：
main 1s
main 1s
main 1s
job 3s
main 1s
main 1s
main 1s
Execution of job "job (trigger: interval[0:00:03], next run at: 2018-05-07 02:44:29 MST)" skipped: maximum number of running instances reached (1)
main 1s
main 1s
main 1s
job 3s
main 1s
可见，3s时间到达后，并不会“重新启动一个job线程”，而是会跳过该次调度，等到下一个周期（再等待3s），又重新调度job()。
为了能让多个job()同时运行，我们也可以配置调度器的参数max_instances，如下例，我们允许2个job()同时运行
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
import time
def job():
print('job 3s')
time.sleep(5)
if __name__=='__main__':
job_defaults = { 'max_instances': 2 }
sched = BackgroundScheduler(timezone='MST', job_defaults=job_defaults)
sched.add_job(job, 'interval', id='3_second_job', seconds=3)
sched.start()
while(True):
print('main 1s')
time.sleep(1)
运行结果：
main 1s
main 1s
main 1s
job 3s
main 1s
main 1s
main 1s
job 3s
main 1s
main 1s
main 1s
job 3s
每个job是怎么被调度的
通过上面的例子，我们发现，调度器是定时调度job()函数，来实现调度的。
那job()函数会被以进程的方式调度运行，还是以线程来运行呢？
为了弄清这个问题，我们写了如下程序：
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
import time,os,threading
def job():
print('job thread_id-{0}, process_id-{1}'.format(threading.get_ident(), os.getpid()))
time.sleep(50)
if __name__=='__main__':
job_defaults = { 'max_instances': 20 }
sched = BackgroundScheduler(timezone='MST', job_defaults=job_defaults)
sched.add_job(job, 'interval', id='3_second_job', seconds=3)
sched.start()
while(True):
print('main 1s')
time.sleep(1)
运行结果：
main 1s
main 1s
main 1s
job thread_id-10644, process_id-8872
main 1s
main 1s
main 1s
job thread_id-3024, process_id-8872
main 1s
main 1s
main 1s
job thread_id-6728, process_id-8872
main 1s
main 1s
main 1s
job thread_id-11716, process_id-8872
可见，每个job()的进程ID都相同，但线程ID不同。所以，job()最终是以线程的方式被调度执行。
触发任务方式总结：
date
from datetime import date
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
sched = BlockingScheduler()
def my_job(text):
print(text)
# 在2030年04月21日执行
sched.add_job(my_job, 'date', run_date=date(2020, 04, 21), args=['text'])
sched.start()
其中run_date参数可以是date类型、datetime类型或文本类型。
datetime类型（用于精确时间）
# 在2009年11月6日 16:30:05执行 sched.add_job(my_job, 'date', run_date=datetime(2009, 11, 6, 16, 30, 5), args=['text'])