Seatable Python Pipeline Scheduler 镜像文档

镜像概述和主要用途

Seatable Python Pipeline Scheduler 镜像是 Seatable Python Pipeline 组件之一，专门用于调度 Python 脚本的执行。该镜像设计用于在 Seatable 平台环境中安全运行 Python 代码，负责任务调度、执行触发及输出结果的检索与交付。需配合 Docker Compose 与 Seatable 主服务协同工作，具体部署细节可参考 Seatable ***管理员文档。

核心功能和特性

• 任务调度管理
  提供定时或事件触发式的 Python 脚本调度能力，支持自定义执行频率与触发条件。

• Seatable 深度集成
  与 Seatable 平台原生集成，确保脚本在 Seatable 上下文环境中运行，可直接访问 Seatable 数据表、API 及资源。

• 安全执行环境
  隔离 Python 代码执行过程，限制资源访问范围，降低***代码风险。

• 容器化部署
  基于 Docker 容器化设计，轻量便携，易于集成到现有 Seatable 容器化部署架构。

使用场景和适用范围

适用场景

• Seatable 数据自动化处理（如数据清洗、格式转换、多表关联计算）
• 定时报表生成与推送（如每日/每周业务数据汇总）
• 事件触发式脚本执行（如表单提交后自动触发数据校验）
• 自定义业务逻辑扩展（通过 Python 脚本补充 Seatable 原生功能）

适用用户

• Seatable 服务器管理员
• 需要通过 Python 扩展 Seatable 功能的开发人员
• 企业 IT 团队（负责 Seatable 平台运维与自动化）

使用方法和配置说明

前置条件

• 已部署 Seatable 服务器（版本需兼容 Python Pipeline 组件）
• 安装 Docker 19.03+ 及 Docker Compose 2.0+
• 拥有 Seatable 管理员权限（用于获取 API 凭证及配置权限）

Docker Compose 部署示例

创建 docker-compose.yml 文件，添加 Scheduler 服务配置：

version: '3.8'

services:
  seatable-python-scheduler:
    image: seatable/python-pipeline-scheduler:latest  # 具体镜像标签以***为准
    container_name: seatable-python-scheduler
    restart: unless-stopped
    environment:
      # 基础配置
      - SEATABLE_URL=[***]  # Seatable 服务器完整URL
      - SEATABLE_API_TOKEN=your_admin_api_token  # Seatable 管理员API令牌（通过Seatable后台获取）
      # 调度配置
      - SCHEDULE_INTERVAL=300  # 任务调度检查间隔（秒），默认300秒（5分钟）
      - MAX_CONCURRENT_TASKS=5  # 最大并发执行任务数，默认5
      # 日志配置
      - LOG_LEVEL=INFO  # 日志级别：DEBUG/INFO/WARNING/ERROR
      - LOG_MAX_SIZE=100m  # 单日志文件大小上限
      # 时区配置
      - TZ=Asia/Shanghai  # 容器时区，确保定时任务时间准确
    volumes:
      - ./scheduler-data:/data  # 持久化目录（存储调度任务配置、日志等）
    networks:
      - seatable-network  # 需与 Seatable 主服务在同一网络

networks:
  seatable-network:
    external: true  # 假设已存在 Seatable 主网络（名称需与实际一致）

环境变量配置说明

启动与管理

启动服务

docker-compose up -d

查看日志

docker-compose logs -f seatable-python-scheduler  # 实时查看日志

停止服务

docker-compose down  # 仅停止服务（保留数据）
# 如需删除数据卷：docker-compose down -v

注意事项

• API令牌安全：SEATABLE_API_TOKEN 需妥善保管，建议通过环境变量注入而非明文存储。
• 资源限制：根据任务复杂度调整容器CPU/内存限制（通过 deploy.resources 配置）。
• 版本兼容性：确保 Scheduler 镜像版本与 Seatable 服务器版本匹配（参考***兼容性说明）。
• 任务配置：具体调度任务需通过 Seatable 管理界面或 API 定义（详见 Seatable Python Pipeline 任务配置文档）。