pyxxl 0.3.0a3

A Python executor for XXL-jobs

xxl-jobs 的python客户端实现

使用pyxxl可以方便的把Python写的方法注册到XXL-JOB中,使用XXL-JOB-ADMIN管理Python定时任务和周期任务

实现原理：通过XXL-JOB提供的RESTful API接口进行对接

注意！！！如果用同步的方法，极端情况下会卡住主线程。如果无法全异步编程的，谨慎使用本仓库。

已经支持的功能

• 执行器注册到job-admin
• task注册，类似于flask路由装饰器的用法
• 任务的管理（支持在界面上取消，发起等操作，任务完成后会回调admin）
• 所有阻塞策略的支持
• 异步支持（推荐）
• job-admin上查看日志

适配的XXL-JOB版本

• XXL-JOB:2.3.0

如遇到不兼容的情况请issue告诉我XXL-JOB版本我会尽量适配

如何使用

pip install pyxxl
# 如果日志需要写入redis
pip install pyxxl[redis]
# 如果需要从.env加载配置
pip install pyxxl[dotenv]
# 安装所有功能
pip install pyxxl[all]

import asyncio

from pyxxl import ExecutorConfig, PyxxlRunner

config = ExecutorConfig(
    xxl_admin_baseurl="http://localhost:8080/xxl-job-admin/api/",
    executor_app_name="xxl-job-executor-sample",
    executor_host="172.17.0.1",
)

app = PyxxlRunner(config)

@app.handler.register(name="demoJobHandler")
async def test_task():
    await asyncio.sleep(5)
    return "成功..."

# 如果你代码里面没有实现全异步，请使用同步函数，不然会阻塞其他任务
@app.handler.register(name="xxxxx")
def test_task3():
    return "成功3"


app.run_executor()

更多示例和接口文档请参考 PYXXL文档 ，具体代码在example文件夹下面

开发人员

下面是开发人员如何快捷的搭建开发调试环境

启动xxl的调度中心

./init_dev_env.sh

启动执行器

# if you need. set venv in project.
# poetry config virtualenvs.in-project true
poetry install --all-extras
# 修改app.py中相关的配置信息,然后启动
poetry run python example/app.py