Это означает, что задача выполняется дольше одной секунды и по умолчанию для данной задачи разрешено только одно параллельное выполнение. Я не могу сказать вам, как справиться с этим, не зная, о чем задача.

Увеличить max_instances

Если это позволяет конкретный вариант использования, просто увеличьте max_instances, как показано ниже.

import apscheduler.schedulers.blocking

scheduler = apscheduler.schedulers.blocking.BackgroundScheduler('apscheduler.job_defaults.max_instances': '2')

Существует три apscheduler стиля настройки. Они описаны в документации.

Если вы хотите одновременно запускать экземпляры одного и того же задания и избежать предупреждения, вы можете включить аргумент max_instances в метод планировщика add_job(). Значение по умолчанию — один.

Я почти уверен, что моя задача не занимает больше интервала. Я просто последовал этому ответу вместо этого и переключился на apscheduler==2.1.2, как было предложено здесь.

Для плавного выполнения вы также можете попробовать simple-scheduler. Почему?

• работает, даже если период ‹ время выполнения
• использует облегченную многопроцессорную обработку
• работает как для событийных, так и для рекурсивных функций
• может запланировать любое количество заданий одновременно и при этом не пропустить ни одно из них.
• по умолчанию работает в фоновом режиме (поэтому легко интегрируется, так как не требуется отдельный код, например, flask)
• та же самая функция может быть запланирована снова с другим job_name
• в случае сбоя выполнения вы можете самостоятельно установить количество повторных попыток
• продолжительность между каждой попыткой также находится под вашим контролем

Пример планировщика событий:

from time import sleep, ctime, time
from simple_scheduler.event import event_scheduler

event_scheduler.timezones()
TZ = "Asia/Kolkata"
WHEN = ["mon|09:**", "*|10:45"] #[mon/tue/wed/thu/fri/sat/sun] or "*" for all days

# correct argument precedence in a function
def print_args(a, b=1, *args, **kwargs):
    print(ctime(time()), a, b, args, kwargs)
# the above print_args function would be called twice,
# so to differentiate between then use "job_name"

event_scheduler.add_job(target = print_args,
                        args = (0,), # don't forget "," for single arguments
                        kwargs = {"b":2},
                        when = WHEN,
                        tz = TZ,
                        job_name = "print-args-1")
event_scheduler.add_job(target= print_args,
                        args = (0, 2, "arg1", "arg2"),
                        kwargs = {"key1":"value1",
                                  "key2":"value2"},
                        when = WHEN,
                        tz = TZ,
                        job_name = "print-args-2")

event_scheduler.verbose = True # (default)
event_scheduler.job_summary()
event_scheduler.run()
event_scheduler.job_summary()

sleep(200)
event_scheduler.remove_job("print-args-2")

sleep(5)
event_scheduler.clear()

Пример повторяющегося планировщика:

from time import sleep, ctime, time
from simple_scheduler.recurring import recurring_scheduler

def wait_10_secs(t):
    wait_t_secs(10)

def wait_t_secs(t):
    began_at = ctime(time())
    sleep(t)
    print(f"I waited {t} seconds. [From: {began_at} to {ctime(time())}]")
# the above wait_t_secs function would be called twice,
# so to differentiate between then use "job_name"

recurring_scheduler.add_job(target=wait_10_secs,
                            period_in_seconds=5, # period < execution time
                            job_name="ten",
                            kwargs={"t":10})
recurring_scheduler.add_job(target=wait_t_secs,
                            kwargs={"t":7}, # period < execution time
                            period_in_seconds=5,
                            job_name="seven")
recurring_scheduler.add_job(target=wait_t_secs,
                            kwargs={"t":3}, # period > execution time
                            period_in_seconds=5,
                            job_name="three")

recurring_scheduler.verbose = True # (default)

recurring_scheduler.job_summary()
recurring_scheduler.run()
recurring_scheduler.job_summary()

sleep(10)
print("Removing job with name 'ten'...")
recurring_scheduler.remove_job("ten")

sleep(10)
print("Removing job with name 'ten'...")
recurring_scheduler.remove_job("ten")

sleep(10)
print("Stopping and clearing the scheduler.\n")
recurring_scheduler.clear()