Python从入门到精通（二十四）Python定时执行任务的姿势

Posted 2021-09-29 码农飞哥

您好，我是码农飞哥，感谢您阅读本文，欢迎一键三连哦。
本文将介绍Python定时执行任务的几种方式。
干货满满，建议收藏，需要用到时常看看。 小伙伴们如有问题及需要，欢迎踊跃留言哦~ ~ ~。

文章目录

• • 前言
  • • Timer类
    • scheduler类
    • schedule模块
  • 总结
  • Python知识图谱

前言

实际开发中我们经常要定时执行一些任务。比如：在一个支付系统中要定时执行账单清算任务，定时关闭未支付的订单等等。针对这些场景Python应付起来也是游刃有余的。这里主要有三个模块来执行。这三个模块或者类分别如下：

Timer类

在threading模块中有Timer类，这个类可以用于控制指定函数在特定时间内执行一次。如下下面示例中就是在2秒后执行一次say_hello函数：

from threading import Timer
import threading
def say_hello():
    print(threading.current_thread().name + '码农飞哥，你好')

t = Timer(2, say_hello)
t.start()
print(threading.current_thread().name + '主线程执行完')

运行结果是：MainThread主线程执行完 Thread-1码农飞哥，你好。 从运行结果可以看出Timer是另起线程执行方法的，不会阻塞主线程的执行。
Timer类的弊端就是太简单了，只能执行一次任务，如果要重复执行任务的话，必须要通过循环来实现。针对这种情况在threading模块中提供了scheduler类。

scheduler类

sched模块的scheduler类就可以实现在指定间隔内多次执行任务。其语法结构是：scheduler(timefunc=time.monotonic,delayfunc=time.sleep) 可以向该构造方法中传入2个参数（当然也可以不指定），其中timefunc:指定生成时间戳的函数，默认使用time.monotonic来生成时间戳。
delayfunc: 在未到达指定时间前，通过该参数可以指定阻塞任务的函数，默认采用time.sleep()函数来阻塞程序。
这个类有三个方法，分别是：
1.scheduler.enter(delay, priority, action, argument=(), kwargs=_sentinel) 这个方法的作用是在time规定的时间后，执行action参数指定的函数，其中argument和kwargs负责action指定的函数传参，priority参数指定要执行任务的等级，当同一时间点多个任务要执行时，等级越高（priority值越小）的任务会优先执行，该函数会返回一个event，可用来取消该任务。
2.scheduler.cancel(event)： 取消event任务。需要注意的是如果event参数执行的任务不存在时，则会报ValueError错误。
3.scheduler.run(blocking=True):运行所有需要调度的任务，如果调用该方法的blocking参数为True。该方法将会阻塞线程，直到所有被调度的任务都执行完成。
举个例子说明下吧：

import threading
from sched import scheduler


def action(arg):
    print(threading.current_thread().name + ' ' + arg)


def thread_action(*add):
    # 创建任务调度对象
    sche = scheduler()
    # 定义优先级
    i = 1

    for arc in add:
        # 指定1秒后执行action函数
        sche.enter(1, i, action, argument=(arc,))
        i = i + 1
    # 执行所有调度的任务
    sche.run()


# 定义为线程方法传入的参数
my_tuple = ("等级1的任务", '等级2的任务', '等级3的任务')
thread = threading.Thread(target=thread_action, args=my_tuple)
thread.start()

运行结果是：

Thread-1 等级1的任务
Thread-1 等级2的任务
Thread-1 等级3的任务

这种虽然可以在指定间隔的时间内重复执行任务，但是还是不够好使，对于一些比较复杂的定时任务，比如指定每天10点半执行某个任务。每周一执行某个任务则束手无策了。这时候就需要请出schedule模块了。

schedule模块

首先通过 pip install schedule 来安装schedule模块。这个模块的使用也很简单。可以用函数式的方式来调用方法。比如：要每分钟执行方法add，那么它的写法是:
schedule.every(1).minutes.do(add): 其各个方法的解释如下：
every(interval: int = 1): 表示时间间隔，默认是1。
minutes: 表示时间单位是分钟，如果是秒的话则是seconds,小时的话就是hours,天的话则是days。如果指定周一的话就是monday
do:表示需要指定的方法。do(self, job_func: Callable, *args, **kwargs) 其中 job_func表示要调用的方法，*args传入关键字参数，传入的是元组，**kwargs 传入的是字典。
语法格式基本大同小异。

import schedule
import time


def job(name):
    print("他的名字是：", name)


name = "码农飞哥"
# 每隔1分钟执行一次任务
schedule.every(1).minutes.do(job, name)
# 每隔一小时执行一次任务
schedule.every().hour.do(job, name)
# 每天10:30执行一次任务
schedule.every().day.at("10:30").do(job, name)
# 每隔5到10天执行一次任务
schedule.every(5).to(10).days.do(job, name)
# 每周一执行一次任务
schedule.every().monday.do(job, name)
# 每周三13:15执行一次任务
schedule.every().wednesday.at("13:15").do(job, name)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

schedule 执行任务是串行的。如下图，有两个定时任务，都是每隔1秒执行一次，分别执行job1函数和job2函数。

import schedule
import time
def job1():
    print("任务1开始执行")
    time.sleep(1)
    print("任务1执行完成")


def job2():
    print("任务2开始执行")
    time.sleep(1)
    print("任务2执行完成")


# 每隔1分钟执行一次任务
schedule.every(1).seconds.do(job1)
schedule.every(1).seconds.do(job2)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

其运行结果是：

任务1开始执行
任务1执行完成
任务2开始执行
任务2执行完成
任务1开始执行
任务1执行完成
任务2开始执行
任务2执行完成
......

可以看出任务1和任务2是完美的串行执行的。也就是说只有任务1执行完了才会执行任务2。那么在并发的情况下是怎样的呢？

import schedule
import time
import threading


def job1():
    print("任务1开始执行\\n")
    time.sleep(1)
    print("任务1执行完成\\n")


def job2():
    print("任务2开始执行\\n")
    time.sleep(1)
    print("任务2执行完成\\n")


def thread_job(fun):
    threading.Thread(target=fun).start()


# 每隔1分钟执行一次任务
schedule.every(1).seconds.do(thread_job, job1)
schedule.every(1).seconds.do(thread_job, job2)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

运行结果是：

任务1开始执行
任务2开始执行
任务1执行完成
任务2执行完成
任务1开始执行
任务2开始执行
任务1执行完成
任务1开始执行

在并发情况下，任务2不需要等任务1执行完才能执行。

总结

本文详细介绍了Python执行定时任务的各种模块和类。

Python知识图谱

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我是码农飞哥，再次感谢您读完本文。