使用Python编写高效的Apscheduler阻塞调度器

Apscheduler是Python中一个广泛使用的轻量级定时任务框架，支持多种调度方式，如固定间隔、定时、Cron表达式等。它采用了非阻塞调度器的设计，可以在多个线程或进程中共享调度任务。

在实际应用中，可能会遇到需要在任务执行时阻塞调度器的情况，比如需要等待某个任务执行完成后再进行下一个任务的调度。

下面是一个使用Apscheduler编写高效的阻塞调度器的例子：

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

# 初始化调度器
scheduler = BlockingScheduler()

# 定义任务1
def job1():
    print("Job 1 executed.")

# 定义任务2
def job2():
    print("Job 2 executed.")
    
# 添加任务到调度器，每隔5秒执行一次任务1
scheduler.add_job(job1, 'interval', seconds=5)

# 添加任务到调度器，每隔10秒执行一次任务2
scheduler.add_job(job2, 'interval', seconds=10)

# 启动调度器
scheduler.start()

在上面的例子中，首先我们需要从apscheduler.schedulers.blocking模块导入BlockingScheduler类。然后，我们创建了一个调度器实例scheduler。

接着，我们定义了两个任务job1和job2，分别用于打印"Job 1 executed."和"Job 2 executed."。

然后，我们通过scheduler.add_job()方法将任务添加到调度器，第一个参数传入任务函数，第二个参数指定调度方式为固定间隔，第三个参数指定间隔时间。

最后，我们通过scheduler.start()方法启动调度器。

执行以上代码后，我们会看到控制台每隔5秒打印"Job 1 executed."，每隔10秒打印"Job 2 executed."，说明任务按照设定的间隔执行。

需要注意的是，该示例中的调度器是阻塞调度器，因此当任务执行时，调度器会阻塞等待任务结束后再进行下一个任务的调度。

总结起来，我们可以通过使用Apscheduler的BlockingScheduler类来编写高效的阻塞调度器。通过add_job方法添加各个任务，并通过start方法启动调度器。在调度器运行过程中，可以实现任务的阻塞和同步操作。