django-apscheduler 停留在Started execution

django-apscheduler 是一个 Django 应用程序，它提供了一个与 apscheduler 库集成的 Django 应用程序。apscheduler 是一个强大的 Python 库，可用于调度各种任务，包括定时任务。

通常，当您使用 django-apscheduler 开发定时任务时，您需要在 settings.py 文件中进行一些配置，例如设置数据库引擎和连接信息等。在完成配置后，您需要在 Django 的管理后台中注册您的定时任务。当您执行命令 python manage.py runapscheduler 时，django-apscheduler 将启动一个调度器，并从数据库中加载您的任务。

如果您的 django-apscheduler 停留在 "Started execution"，这通常意味着您的任务正在运行中，但任务可能会因某些原因而卡住。您可以查看调度器的日志查找问题。如果您的任务已成功完成，您可以在管理后台中查看任务的运行记录，以便确认任务是否已成功执行。

如果您的问题无法通过以上方法解决，您可以考虑检查您的任务是否正确地配置和注册，并确保您的任务代码运行正常。您还可以尝试使用 apscheduler 库提供的调试工具来排除问题。

相关问题

django-apscheduler 运行一段时间后会停留在Started execution

如果您的 django-apscheduler 运行一段时间后会停留在 "Started execution"，这通常意味着您的任务正在运行中，但任务可能会因某些原因而卡住。这可能是由于您的任务代码逻辑问题，例如长时间阻塞、死锁或异常等。

您可以尝试使用 apscheduler 库提供的调试工具来排除问题。例如，您可以通过设置日志级别为调试模式来查看更详细的日志信息，并查找问题所在。您还可以考虑使用 apscheduler 提供的异常处理器来捕获任务中的异常，并确保任务能够正常退出。

另外，如果您的任务需要长时间运行，您可以考虑将任务分成多个小任务，并在每个小任务之间添加适当的休眠时间，以避免阻塞调度器线程。您还可以使用 apscheduler 提供的最大线程数参数来限制并发执行的任务数量，以避免系统资源耗尽。

最后，您也可以考虑使用其他调度器，例如 celery 或 rq，这些调度器提供了更强大和可靠的任务调度功能，并可以轻松处理长时间运行和并发执行的任务。

如何使用django-apscheduler

要使用django-apscheduler，你需要按照以下步骤进行设置和配置：

1. 安装django-apscheduler包：

   pip install django-apscheduler

2. 在Django项目的settings.py文件中，将`django_apscheduler`添加到`INSTALLED_APPS`列表中：

   INSTALLED_APPS = [
       ...
       'django_apscheduler',
   ]

3. 在项目的urls.py文件中，添加`django_apscheduler`的URL模式：

   urlpatterns = [
       ...
       path('apscheduler/', include('django_apscheduler.urls')),
   ]

4. 运行以下命令来创建基本的数据库表和触发器：

   python manage.py migrate django_apscheduler

5. 在你的app中创建一个jobs.py文件，并定义你的任务函数。例如，创建一个名为`my_task`的函数：

   from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

   def my_task():
       # 执行你的任务操作
       print("Hello, World!")

   scheduler = BackgroundScheduler()
   scheduler.add_job(my_task, 'interval', seconds=10)  # 每10秒触发一次任务
   scheduler.start()

6. 在Django的任何位置导入你的任务函数，以便在项目启动时调度它们。

7. 运行Django开发服务器：

   python manage.py runserver

现在，你已经成功设置了django-apscheduler，并且任务将按照你的配置自动触发。请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行更复杂的任务调度配置。