我一直在使用Django开发一个web应用程序,我很好奇是否有一种方法可以安排一个作业定期运行。

基本上,我只是想运行数据库,并在自动的、定期的基础上进行一些计算/更新,但我似乎找不到任何关于这样做的文档。

有人知道怎么设置吗?

澄清一下:我知道我可以设置一个cron作业来完成这个任务,但我很好奇Django中是否有一些特性提供了这个功能。我希望人们能够自己部署这个应用程序,而不需要做很多配置(最好是零配置)。

我曾经考虑过“回溯性”地触发这些操作,方法是简单地检查自上一次请求发送到站点以来作业是否应该运行,但我希望使用更简洁的方法。


当前回答

将以下内容放在你的cron.py文件的顶部:

#!/usr/bin/python
import os, sys
sys.path.append('/path/to/') # the parent directory of the project
sys.path.append('/path/to/project') # these lines only needed if not on path
os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'myproj.settings'

# imports and code below

其他回答

我只是想到了一个相当简单的解决方案:

定义一个视图函数do_work(req, param),就像使用其他任何视图一样,使用URL映射,返回一个HttpResponse等等。 使用您的定时首选项(或在Windows中使用AT或Scheduled Tasks)设置一个运行curl http://localhost/your/mapped/url?param=value的cron作业。

你可以添加参数,但只是将参数添加到URL。

告诉我你们的想法。

[更新]我现在使用runjob命令从django扩展而不是curl。

我的cron看起来是这样的:

@hourly python /path/to/project/manage.py runjobs hourly

... 每天,每月等等。还可以将其设置为运行特定作业。

我觉得这样更容易管理,也更干净。不需要将URL映射到视图。只需定义作业类和crontab,就完成了。

RabbitMQ和芹菜比Cron有更多的特性和任务处理能力。如果任务失败不是问题,并且您认为将在下一个调用中处理中断的任务,那么Cron就足够了。

Celery & AMQP将允许您处理中断的任务,它将由另一个worker再次执行(Celery worker侦听下一个要处理的任务),直到到达任务的max_retries属性。您甚至可以在失败时调用任务,比如记录失败,或者在到达max_retries时向管理员发送电子邮件。

当需要扩展应用程序时,可以分发芹菜和AMQP服务器。

我有完全相同的需求一段时间前,并最终解决它使用APScheduler(用户指南)

它使调度任务超级简单,并使其独立于某些代码的基于请求的执行。下面是一个简单的例子。

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

scheduler = BackgroundScheduler()
job = None

def tick():
    print('One tick!')\

def start_job():
    global job
    job = scheduler.add_job(tick, 'interval', seconds=3600)
    try:
        scheduler.start()
    except:
        pass

希望这能帮助到一些人!

将以下内容放在你的cron.py文件的顶部:

#!/usr/bin/python
import os, sys
sys.path.append('/path/to/') # the parent directory of the project
sys.path.append('/path/to/project') # these lines only needed if not on path
os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'myproj.settings'

# imports and code below

另一种选择,类似于Brian Neal的答案是使用RunScripts

这样就不需要设置命令了。这具有更灵活或更清晰的文件夹结构的优点。

该文件必须实现run()函数。这是运行脚本时调用的内容。你可以导入django项目的任何模型或其他部分在这些脚本中使用。

然后,就

python manage.py runscript path.to.script