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
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!
其他回答
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
在代码部分之后，我可以像我的views.py一样写任何东西:)
#######################################
import os,sys
sys.path.append('/home/administrator/development/store')
os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE']='store.settings'
from django.core.management impor setup_environ
from store import settings
setup_environ(settings)
#######################################
从 http://www.cotellese.net/2007/09/27/running-external-scripts-against-django-models/
你一定要看看django-q! 它不需要额外的配置，并且很可能具备在商业项目中处理任何生产问题所需的一切。
它是积极开发的，与django, django ORM, mongo, redis集成得很好。以下是我的配置:
# django-q
# -------------------------------------------------------------------------
# See: http://django-q.readthedocs.io/en/latest/configure.html
Q_CLUSTER = {
# Match recommended settings from docs.
'name': 'DjangoORM',
'workers': 4,
'queue_limit': 50,
'bulk': 10,
'orm': 'default',
# Custom Settings
# ---------------
# Limit the amount of successful tasks saved to Django.
'save_limit': 10000,
# See https://github.com/Koed00/django-q/issues/110.
'catch_up': False,
# Number of seconds a worker can spend on a task before it's terminated.
'timeout': 60 * 5,
# Number of seconds a broker will wait for a cluster to finish a task before presenting it again. This needs to be
# longer than `timeout`, otherwise the same task will be processed multiple times.
'retry': 60 * 6,
# Whether to force all async() calls to be run with sync=True (making them synchronous).
'sync': False,
# Redirect worker exceptions directly to Sentry error reporter.
'error_reporter': {
'sentry': RAVEN_CONFIG,
},
}
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
芹菜是一个分布式任务队列，建立在AMQP (RabbitMQ)上。它还以类似cron的方式处理周期性任务(参见周期性任务)。根据你的应用，它可能值得一看。
用django (docs)设置芹菜非常容易，周期性任务实际上会在停机的情况下跳过错过的任务。芹菜还有内置的重试机制，以防任务失败。
