xiaobo-task 1.0.7

自用多线程任务模块

Xiaobo Task

简介

xiaobo-task 是一个通用的多线程 / 异步任务管理模块，面向需要批量执行任务、重试控制、回调处理与统计的场景。支持同步与异步两套接口，提供 retry、callback、代理池、任务统计等能力。

特性

• 同步 XiaoboTask 与异步 AsyncXiaoboTask 双接口
• 支持批量提交、失败重试、回调处理（on_success/on_error/on_cancel）
• 内置代理池（支持 IPv4 / IPv6 / API 拉取）
• 任务执行统计与错误汇总
• 配置自动从 .env / 环境变量加载（可在构造时覆盖）

安装

pip install xiaobo-task

Python >= 3.10

快速开始（同步）

import random
import time
from typing import Any

from loguru import logger
from xiaobo_task import XiaoboTask, Target, TaskFailed

APPNAME = "XiaoboTaskExample"


def example_task_processor(target: Target):
    target.logger.info(f"开始处理任务，数据: {target.data}")

    sleep_time = random.uniform(1, 3)
    time.sleep(sleep_time)

    # 抛出 TaskFailed 将不再重试
    if target.data == "data-6":
        raise TaskFailed("任务失败，不进行重试")

    return f"{target.data} 处理完毕，耗时 {sleep_time:.2f} 秒"


def on_task_success(target: Target, result: Any):
    target.logger.success(f"成功回调 -> {result}")


def on_task_error(target: Target, error: Exception):
    target.logger.error(f"失败回调 -> {error}")


def main():
    task_data_list = [f"data-{i}" for i in range(10)]
    with XiaoboTask(APPNAME, shuffle=False) as task_manager:
        task_manager.submit_tasks(
            task_func=example_task_processor,
            source=task_data_list,
            on_success=on_task_success,
            on_error=on_task_error,
            retries=1,
        )
        task_manager.wait()
        task_manager.statistics()


if __name__ == "__main__":
    main()

异步示例

import asyncio
import random
from typing import Any

from loguru import logger
from xiaobo_task import Target, AsyncXiaoboTask, TaskFailed

APPNAME = "XiaoboTaskAsyncExample"


async def example_async_task_processor(target: Target):
    target.logger.info(f"开始处理任务，数据: {target.data}")
    await asyncio.sleep(random.uniform(1, 3))

    if target.data == "data-6":
        raise TaskFailed("任务失败，不进行重试")

    return f"{target.data} 处理完毕"


def on_task_success(target: Target, result: Any):
    target.logger.info(f"成功回调 -> {result}")


async def main():
    async with AsyncXiaoboTask(APPNAME, shuffle=False, retries=1) as task_manager:
        task_manager.submit_tasks(
            task_func=example_async_task_processor,
            source=[f"data-{i}" for i in range(10)],
            on_success=on_task_success,
        )
        await task_manager.wait()
        await task_manager.statistics()


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

运行示例

python examples/example.py
python examples/example_async.py

异步示例会读取 examples/example.txt 作为任务源。

从文件批量读取任务

支持通过 submit_tasks_from_file 直接读取文本文件批量提交：

task_manager.submit_tasks_from_file(
    task_func=example_task_processor,
    filename="example",  # 自动补全 .txt
)

.env 配置项

配置默认从 .env / 环境变量加载，大小写不敏感，空字符串会自动回退到默认值。

布尔值支持多种格式：true/false、1/0、on/off、yes/no、y/n

按任务名匹配：SHUFFLE、USE_PROXY_IPV6、DISABLE_PROXY 支持 task1&task2 格式，仅对指定任务名生效。

可用配置项如下：

配置项	默认值	说明
MAX_WORKERS	5	最大线程数
PROXY	(空)	代理，支持 host:port / user:pass@host:port，占位符 ***** 自动替换为 index 或第一位数据
PROXY_IPV6	(空)	IPv6 代理，格式同 PROXY
PROXY_API	(空)	代理提取 API 地址（一行一个）
PROXY_IPV6_API	(空)	IPv6 代理提取 API 地址
RETRIES	2	重试次数（抛出 TaskFailed 不重试）
RETRY_DELAY	0	重试延迟（秒）
SHUFFLE	false	是否打乱任务顺序，按照数量运行的任务，支持布尔值或任务名称，多个任务用&拼接，如： task1&task2
USE_PROXY_IPV6	false	是否优先使用 IPv6 代理，支持布尔值或任务名称，多个任务用&拼接，如： task1&task2
DISABLE_PROXY	false	是否禁用代理，支持布尔值或任务名称，多个任务用&拼接，如：task1&task2

示例 .env：

# 布尔值支持: true/false 1/0 on/off yes/no y/n
MAX_WORKERS=8
# 代理格式: host:port 或 user:pass@host:port，占位符 ***** 会自动替换
PROXY=abc.com:123
PROXY_IPV6=ipv6.abc.com:123
# 代理提取 API（一行一个）
PROXY_API=https://abc.com/proxies
PROXY_IPV6_API=https://abc.com/ipv6/proxies
RETRIES=2
RETRY_DELAY=0
# 布尔值 所有任务都打乱运行顺序
SHUFFLE=true
# 按任务名匹配示例: 仅 TaskA 使用IPV6代理
USE_PROXY_IPV6=task1
# 按任务名匹配示例: 仅 TaskA 和 TaskB 禁用代理
DISABLE_PROXY=TaskA&TaskB

也可以在初始化时通过关键字参数覆盖任意配置，例如 XiaoboTask(max_workers=10, retries=3)。

data 目录说明

读取 .txt 文件时会自动补全后缀，并按以下顺序查找：

1. 脚本所在目录

   project_root/
     data/
       example.txt
   

2. 项目根目录同级的 data/ 目录

   project_root/
     example.txt
     main.py
   

依赖

核心依赖包括：curl-cffi、loguru、pydantic-settings、python-dotenv、tenacity。

许可证

暂无开源协议（No License）。