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小编给大家分享一下Python如何使用定时调度任务,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
使用简单循环来实现调度任务这是毫不费力的。使用无限运行的 while
循环定期调用函数可用于调度作业,但这不是最好的方法,不过它是很有效的。可以使用内置time模块的slleep()
来延迟执行。不过这并不是大多数作业的调度方式,因为,它看起来很难看,而且与其他方法相比,它的可读性较差。
import time def task(): print("Job Completed!") while 1: task() time.sleep(10)
当涉及到每天早上 9:00 或每周三晚上 7:45 等这些日程安排时,事情就变得比较棘手了。
import datetime def task(): print("Job Completed!") while 1: now = datetime.datetime.now() # schedule at every wednesday,7:45 pm if now.weekday == 3 and now.strftime("%H:%m") == "19:45": task() # sleep for 6 days time.sleep(6 * 24 * 60 * 60)
这是我的第一时间想到的解决办法,不用谢!这种方法的一个问题是这里的逻辑是阻塞的,即一旦在 python
项目中发现这段代码,它就会卡在 while 1 循环中,从而阻塞其他代码的执行。
线程是计算机科学中的一个概念。具有自己指令的小程序由进程执行并独立管理,这就可以解决我们第一种方法的阻塞情况,让我们看看怎么样。
import time import threading def task(): print("Job Completed!") def schedule(): while 1: task() time.sleep(10) # makes our logic non blocking thread = threading.Thread(target=schedule) thread.start()
线程启动后,其底层逻辑无法被主线程修改,因此我们可能需要添加资源,程序通过这些资源可以检查特定场景并根据它们执行逻辑。
早些时候,我说使用 while
循环进行调度看起来很丑陋,调度库可以解决这个问题。
import schedule import time def task(): print("Job Executing!") # for every n minutes schedule.every(10).minutes.do(task) # every hour schedule.every().hour.do(task) # every daya at specific time schedule.every().day.at("10:30").do(task) # schedule by name of day schedule.every().monday.do(task) # name of day with time schedule.every().wednesday.at("13:15").do(task) while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)
正如您所见,通过这样我们可以毫不费力地创建多个调度计划。我特别喜欢创建作业的方式和方法链(Method Chaining
),另一方面,这个片段有一个 while
循环,这意味着代码被阻塞,不过我相信你已经知道什么可以帮助我们解决这个问题。
Liunx
中的 crontab
实用程序是一种易于使用且被广泛接受的调度解决方案。Python
库python-crontab
提供了一个 API 来使用 Python
中的 CLI
工具。在crontab
中,一个定时调度使用 unix-cron
字符串格式( *)来描述,它是一组五个值的一条线,这表明当作业应该被执行时,python-crontab
将在文件中写入 crontab
的计划转换为写入编程方法。
from crontab import CronTab cron = CronTab(user='root') job = cron.new(command='my_script.sh') job.hour.every(1) cron.write()
python-crontab
不会自动保存计划,需要执行 write()
方法来保存计划。还有更多功能,我强烈建议您查看他们的文档。
有些任务不能立即执行,因此我们需要根据 LIFO
或 FIFO
等队列系统创建任务队列并弹出任务。python-rq
允许我们做到这一点,使用 Redis
作为代理来排队作业。新作业的条目存储为带有信息的哈希映射,例如created_at
, enqueued_at
, origin
, data
, description
.
排队任务由名为 worker
的程序执行。workers
在 Redis
缓存中也有一个条目,负责将任务出列以及更新 Redis 中的任务状态。任务可以在需要时排队,但要安排它们,我们需要rq-scheduler
。
from rq_scheduler import Scheduler queue = Queue('circle', connection=Redis()) scheduler = Scheduler(queue=queue) scheduler.schedule( scheduled_time=datetime.utcnow(), # Time for first execution, in UTC timezone func=func, # Function to be queued args=[arg1, arg2], # Arguments passed into function when executed kwargs={'foo': 'bar'}, # Keyword arguments passed into function when executed interval=60, # Time before the function is called again, in seconds repeat=None, # Repeat this number of times (None means repeat forever) meta={'foo': 'bar'} # Arbitrary pickleable data on the job itself )
RQ worker
(RQ 工作器)必须在终端中单独启动或通过 python-rq
工作器启动。一旦任务被触发,就可以在工作终端中看到,在成功和失败场景中都可以使用单独的函数回调。
以上是“Python如何使用定时调度任务”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
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