Python定时任务apscheduler WARNING: Run time of job “job (trigger: cron[hour=‘5‘], next run at

最新推荐文章于 2025-06-06 08:41:35 发布
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#java #开发语言 #python #pycharm

文章介绍了如何在定时任务中设置misfire_grace_time参数以确保任务的稳定执行，以及在Windows系统中关闭硬盘休眠和唤醒定时器功能，以避免任务跳过的情况发生。

查了很多文章，最后的出来的结论：

1.定时任务中加入misfire_grace_time=36000，这个参数是用来设置容错时间的，即超过这个时间，就不再运行，我设置的时间比较长，这样能保证代码能正常运行。

scheduler_performance.add_job(func=performance_data14, args=('运行成果',), trigger='cron',hour = "7,8,12,17",minute = "00",id = 'performance_data14',misfire_grace_time=36000)

2.关闭电脑硬盘休眠（以下展示window系统操作）

1.开始菜单——控制面板——电源选项。

2.选择电源计划——平衡——更改计划设置。

3.更改高级电源设置——平衡[活动]——睡眠。

4.允许使用唤醒定时器——设置：关闭。

5.关闭、取消Window7系统的自动休眠功能

详见：如何让电脑硬盘休眠(怎么让硬盘休眠) - 65路由网

这样操作后，暂时还没有再出现任务跳掉的情况

csdn_600555
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python apscheduler WARNING: Run time of job “job (trigger: cron[hour=‘5‘], next run at:
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coalesce：当由于某种原因导致某个job积攒了好几次没有实际运行（比如说系统挂了5分钟后恢复，有一个任务是每分钟跑一次的，按道理说这5分钟内本来是“计划”运行5次的，但实际没有执行），如果coalesce为True，下次这个job被submit给executor时，只会执行1次，也就是最后这次，如果为False，那么会执行5次（不一定，因为还有其他条件，看后面misfire_grace_time的解释） max_instance: 就是说同一个job同一时间最多有几个实例再跑，比如一个耗时10分钟的
解决方案：APScheduler定时任务不执行，报错Run time of job ... was missed by ...
学而时习之，不亦说乎？温故而知新，可以为师矣！
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最近公司项目中遇到了个 ApScheduler 不执行的奇葩问题，这个项目有两个环境，一个是外网的开发环境，一个是部署到客户现场的内网环境，最近现场反馈好几个定时任务最近到时间都不会执行，而且很随机，有时候就会执行，有时候又不会执行，和抽风了一样。
python的apscheduler报错：Run time of job …… next run at: ……)” was missed by
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问题 apscheduler实现定时任务报错： Run time of job "login (trigger: interval[0:10:00], next run at: 2021-04-22 18:39:54 CST)" was missed by 0:00:02.547804 coalesce：当由于某种原因导致某个job积攒了好几次没有实际运行（比如说系统挂了5分钟后恢复，有一个任务是每分钟跑一次的，按道理说这5分钟内本来是“计划”运行5次的，但实际没有执行），如果coalesce为True，
定时任务管理原型
qh0526wy的博客
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【代码】python 定时任务管理封装。
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger import logging import atexit from mysql import bpdata_to_sql, pedata_to_sql from bp import update_blood_data from pe import update_pe_data # 配置日志 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s', handlers=[logging.StreamHandler()] ) scheduler = None # 全局调度器变量 def scheduled_bpdata_update(): """ 定时任务：每月执行血压和体检数据的批量导入 """ print("开始执行每月数据导入任务...") # 1. 执行血压数据导入 print("正在导入血压数据...") bp_success = bpdata_to_sql() if bp_success: print("血压数据导入完成") logging.info("血压数据导入成功") else: print("血压数据导入失败") logging.error("血压数据导入失败") # 2. 执行体检数据导入 print("正在导入体检数据...") pe_success = pedata_to_sql() if pe_success: print("体检数据导入完成") logging.info("体检数据导入成功") else: print("体检数据导入失败") logging.error("体检数据导入失败") # 3. 汇总结果 if bp_success or pe_success: logging.info("部分或全部数据导入成功，开始刷新分析缓存...") try: update_blood_data() update_pe_data() logging.info("血压和体检数据已成功刷新") except Exception as e: logging.critical(f"刷新分析数据失败: {e}", exc_info=True) else: logging.warning("所有数据导入均失败，跳过分析刷新") def start_scheduler(): """ 启动后台调度器，每月6号9:00执行数据同步 """ global scheduler scheduler = BackgroundScheduler() scheduler.add_job( func=scheduled_bpdata_update, trigger=CronTrigger(day='9', hour='14', minute='10'), # 每月6号上午9点 id='monthly_data_import', name='每月血压与体检数据导入', replace_existing=True, misfire_grace_time=3600 # 错过1小时内可补发 ) logging.info("调度器已启动，等待执行每月任务") try: scheduler.start() except (KeyboardInterrupt, SystemExit): print("\n用户中断，调度器已关闭") pass except Exception as e: logging.critical(f"调度器启动失败: {e}") raise finally: atexit.register(lambda: shutdown_scheduler()) def shutdown_scheduler(): """ 关闭调度器（程序退出时调用） """ global scheduler if scheduler and scheduler.running: print("正在关闭调度器...") scheduler.shutdown() print("调度器已安全关闭") 我有一个这样的文件
最新发布
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print(f" - {job.id}: {job.name} -> 下次运行 {job.next_run_time}") scheduler.start() logging.info("调度器已启动") ``` > 上线前可以删掉这个 debug job。 --- ### 完整优化版示例（整合建议） ```...
【APscheduler 】Execution of job “run_job (trigger: cron[minute=‘0-59‘], next run at: 2023-04-11 18:47
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这是因为APScheduler在默认情况下使用的是BlockingScheduler，即阻塞调度器，它会在单个线程中按照设定的规则执行定时任务。另外，如果你需要同时运行较多的任务，可以考虑使用ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor来增加线程或进程池的大小，从而提高任务并发处理能力。解决这个问题的一种方法是使用BackgroundScheduler，即后台调度器，它会在后台启动一个或多个线程来运行任务，可以有效地避免上述问题。
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大概一个月前我就写好了，但一直没时间整理，这个节点和我以前写的real time dynamic setup tool 工具功能类似，因为是写来玩的，所以没什么新功能，也不打算发布源代码。 ...
WARNING:apscheduler.executors.default****was missed by 解决办法
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coalesce：当由于某种原因导致某个job积攒了好几次没有实际运行（比如说系统挂了5分钟后恢复，有一个任务是每分钟跑一次的，按道理说这5分钟内本来是“计划”运行5次的，但实际没有执行），如果coalesce为True，下次这个job被submit给executor时，只会执行1次，也就是最后这次，如果为False，那么会执行5次（不一定，因为还有其他条件，看后面misfire_grace_time的解释）可能是加载配置的方式不对。
python 非阻塞式定时器 apscheduler
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场景介绍 主程序启动后，启动定时任务，并且不可以阻塞主程序运行。 安装 pip install apscheduler apscheduler介绍 APScheduler是一个 Python 定时任务框架，提供了基于日期、固定时间间隔以及 crontab 类型的任务，并且可以持久化任务、并以 daemon 方式运行应用。 BlockingScheduler 是 APScheduler 中的调度器，APScheduler 中有两种常用的调度器, BlockingScheduler 和 Back
【python】apscheduler 时间定时
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本文对python第三方库apscheduler的基础知识和用法做了汇总，apscheduler是python的时间调度模块，可以对任务进行定时、周期性调用。
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1. 定义全局变量scheduler # 全局 import apscheduler.scheduler.background import BackgroundScheduler scheduler = BackgroundScheduler() scheduler.start() 2. 问题 2.1 在定时任务正常执行过程中，如果服务挂掉了，下次再次启动时，前面next_run_time时间点执行的任务不会被执行了，更新next_run_time为当前最新执行的时间 def scheduler_tas
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本文详细介绍了Python中的定时任务调度：APScheduler库的安装、基本使用、高级特性以及在实际编程中的应用。通过具体代码示例，我们了解到APScheduler在Python任务调度中的重要性。掌握APScheduler的使用对于编写高效、可靠的任务调度程序至关重要。
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今天发现我使用Apscheduler 起的定时任务，可能因为其他程序占用了资源，导致我的定时任务被调用的时候与设定时间晚了2秒，导致任务执行失败。上网查了说要使用misfire_grace_time这个参数，但具体的相关使用案例非常少，所以在这里记录一下应该怎样正确使用。
Python定时任务框架APScheduler详解
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在日常工作中，如果想要简化工作流程实现办公自动化，那么几乎有大半的功能模块都需要使用定时任务，例如定时收发邮件，或者定时发微信或是检测垃圾邮件等等，而在python中常用实现定时任务的包含以下四种方法： while True: + sleep() threading.Timer定时器 调度模块schedule 任务框架APScheduler 但是APScheduler框架更加强大，可以直接在里面添加定点与定时任务，无可挑剔！！！ 所以接下来讲介绍如何使用APscheduler实现python定时任务！！！
关于ETL的BackgroundScheduler同步方案和misfire_grace_time
jingyucsdn的博客
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如果做ETL避免脏数据，那么不可以允许同一个job有并行允许的情况，也就是说max_instance参数始终设置成1。那么 8：00：00~8：00：40正常执行，8：00：30的任务被丢弃，下次执行时间是8：01：00。如果下一个时间点上一次任务还没有执行完，那么这个时间点的任务会被直接丢弃。综上，如果需要排队发送，也就是说如果超时立即发送，那么请选用Queue，kafka等队列。比如：间隔时间30秒，任务执行周期40秒，开始时间8：00：00。这时候执行ETL任务，会有以下情况。‌（即预设的执行时间）
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