1、while循环中使用sleep
缺点:不容易控制,而且是个阻塞函数
def timer(n): ''''' 每n秒执行一次 ''' while True: print(time.strftime('%Y-%m-%d %X',time.localtime())) yourTask() # 此处为要执行的任务 time.sleep(n)
2、schedule模块
优点:可以管理和调度多个任务,可以进行控制
缺点:阻塞式函数
import schedule import time import datetime def job1(): print('Job1:每隔10秒执行一次的任务,每次执行2秒') print('Job1-startTime:%s' %(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) time.sleep(2) print('Job1-endTime:%s' % (datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) print('------------------------------------------------------------------------') def job2(): print('Job2:每隔30秒执行一次,每次执行5秒') print('Job2-startTime:%s' % (datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) time.sleep(5) print('Job2-endTime:%s' % (datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) print('------------------------------------------------------------------------') def job3(): print('Job3:每隔1分钟执行一次,每次执行10秒') print('Job3-startTime:%s' % (datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) time.sleep(10) print('Job3-endTime:%s' % (datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) print('------------------------------------------------------------------------') def job4(): print('Job4:每天下午17:49执行一次,每次执行20秒') print('Job4-startTime:%s' % (datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) time.sleep(20) print('Job4-endTime:%s' % (datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) print('------------------------------------------------------------------------') def job5(): print('Job5:每隔5秒到10秒执行一次,每次执行3秒') print('Job5-startTime:%s' % (datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) time.sleep(3) print('Job5-endTime:%s' % (datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) print('------------------------------------------------------------------------') if __name__ == '__main__': schedule.every(10).seconds.do(job1) schedule.every(30).seconds.do(job2) schedule.every(1).minutes.do(job3) schedule.every().day.at('17:49').do(job4) schedule.every(5).to(10).seconds.do(job5) while True: schedule.run_pending()
3、Threading模块中的Timer
优点:非阻塞
缺点:不易管理多个任务
from threading import Timer import datetime # 每隔两秒执行一次任务 def printHello(): print('TimeNow:%s' % (datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) t = Timer(2, printHello) t.start() if __name__ == "__main__": printHello()
4、sched模块
sched模块实现了一个时间调度程序,该程序可以通过单线程执行来处理按照时间尺度进行调度的时间。
通过调用scheduler.enter(delay,priority,func,args)
函数,可以将一个任务添加到任务队列里面,当指定的时间到了,就会执行任务(func函数)。
- delay:任务的间隔时间。
- priority:如果几个任务被调度到相同的时间执行,将按照priority的增序执行这几个任务。
- func:要执行的任务函数
- args:func的参数
import time, sched import datetime s = sched.scheduler(time.time, time.sleep) def print_time(a='default'): print('Now Time:',datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),a) def print_some_times(): print(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) s.enter(10,1,print_time) s.enter(5,2,print_time,argument=('positional',)) s.run() print(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) print_some_times()
执行结果为:
2018-09-20 16:25:03 Now Time: 2018-09-20 16:25:08 positional Now Time: 2018-09-20 16:25:13 default 2018-09-20 16:25:13 Process finished with exit code 0
按顺序执行任务:
import time, sched import datetime s = sched.scheduler(time.time, time.sleep) def event_fun1(): print("func1 Time:", datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) def perform1(inc): s.enter(inc, 0, perform1, (inc,)) event_fun1() def event_fun2(): print("func2 Time:", datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) def perform2(inc): s.enter(inc, 0, perform2, (inc,)) event_fun2() def mymain(func, inc=2): if func == "1": s.enter(0, 0, perform1, (10,))# 每隔10秒执行一次perform1 if func == "2": s.enter(0, 0, perform2, (20,))# 每隔20秒执行一次perform2 if __name__ == '__main__': mymain('1') mymain('2') s.run()
执行结果为:
E:virtualenvpachongScriptspython.exe F:/workspace/project_01/demo_09.py func1 Time: 2018-09-20 16:30:28 func2 Time: 2018-09-20 16:30:28 func1 Time: 2018-09-20 16:30:38 func2 Time: 2018-09-20 16:30:48 func1 Time: 2018-09-20 16:30:48 func1 Time: 2018-09-20 16:30:58 func2 Time: 2018-09-20 16:31:08 func1 Time: 2018-09-20 16:31:08 func1 Time: 2018-09-20 16:31:18 func2 Time: 2018-09-20 16:31:28 func1 Time: 2018-09-20 16:31:28 func1 Time: 2018-09-20 16:31:38
s.run()会阻塞当前线程的执行
可以用
t=threading.Thread(target=s.run) t.start()
也可以用s.cancal(action)
来取消sched中的某个action
5、定时框架APScheduler
APSScheduler是python的一个定时任务框架,它提供了基于日期date、固定时间间隔interval、以及linux上的crontab类型的定时任务。该矿机不仅可以添加、删除定时任务,还可以将任务存储到数据库中、实现任务的持久化。
APScheduler有四种组件:
-
triggers(触发器):触发器包含调度逻辑,每一个作业有它自己的触发器,用于决定接下来哪一个作业会运行,除了他们自己初始化配置外,触发器完全是无状态的。
-
job stores(作业存储):用来存储被调度的作业,默认的作业存储器是简单地把作业任务保存在内存中,其它作业存储器可以将任务作业保存到各种数据库中,支持MongoDB、Redis、SQLAlchemy存储方式。当对作业任务进行持久化存储的时候,作业的数据将被序列化,重新读取作业时在反序列化。
-
executors(执行器):执行器用来执行定时任务,只是将需要执行的任务放在新的线程或者线程池中运行。当作业任务完成时,执行器将会通知调度器。对于执行器,默认情况下选择ThreadPoolExecutor就可以了,但是如果涉及到一下特殊任务如比较消耗CPU的任务则可以选择ProcessPoolExecutor,当然根据根据实际需求可以同时使用两种执行器。
-
schedulers(调度器):调度器是将其它部分联系在一起,一般在应用程序中只有一个调度器,应用开发者不会直接操作触发器、任务存储以及执行器,相反调度器提供了处理的接口。通过调度器完成任务的存储以及执行器的配置操作,如可以添加。修改、移除任务作业。
APScheduler提供了七种调度器:
-
BlockingScheduler:适合于只在进程中运行单个任务的情况,通常在调度器是你唯一要运行的东西时使用。
-
BackgroundScheduler: 适合于要求任何在程序后台运行的情况,当希望调度器在应用后台执行时使用。
-
AsyncIOScheduler:适合于使用asyncio异步框架的情况
-
GeventScheduler: 适合于使用gevent框架的情况
-
TornadoScheduler: 适合于使用Tornado框架的应用
-
TwistedScheduler: 适合使用Twisted框架的应用
-
QtScheduler: 适合使用QT的情况
APScheduler提供了四种存储方式:
- MemoryJobStore
- sqlalchemy
- mongodb
- redis
APScheduler提供了三种任务触发器:
-
data:固定日期触发器:任务只运行一次,运行完毕自动清除;若错过指定运行时间,任务不会被创建
-
interval:时间间隔触发器
-
cron:cron风格的任务触发
示例1、
import time from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler def job(): print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))) if __name__ == '__main__': # 该示例代码生成了一个BlockingScheduler调度器,使用了默认的任务存储MemoryJobStore,以及默认的执行器ThreadPoolExecutor,并且最大线程数为10。 # BlockingScheduler:在进程中运行单个任务,调度器是唯一运行的东西 scheduler = BlockingScheduler() # 采用阻塞的方式 # 采用固定时间间隔(interval)的方式,每隔5秒钟执行一次 scheduler.add_job(job, 'interval', seconds=5) scheduler.start()
示例2、
import time from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler def job(): print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))) if __name__ == '__main__': # BlockingScheduler:在进程中运行单个任务,调度器是唯一运行的东西 scheduler = BlockingScheduler() # 采用阻塞的方式 # 采用date的方式,在特定时间只执行一次 scheduler.add_job(job, 'date', run_date='2018-09-21 15:30:00') scheduler.start()
示例3、
import time from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler def job(): print('job:', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))) if __name__ == '__main__': # BackgroundScheduler: 适合于要求任何在程序后台运行的情况,当希望调度器在应用后台执行时使用。 scheduler = BackgroundScheduler() # 采用非阻塞的方式 # 采用固定时间间隔(interval)的方式,每隔3秒钟执行一次 scheduler.add_job(job, 'interval', seconds=3) # 这是一个独立的线程 scheduler.start() # 其他任务是独立的线程 while True: print('main-start:', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))) time.sleep(2) print('main-end:', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))
运行结果为:
main-start: 2018-09-21 15:54:28 main-end: 2018-09-21 15:54:30 main-start: 2018-09-21 15:54:30 job: 2018-09-21 15:54:31 main-end: 2018-09-21 15:54:32 main-start: 2018-09-21 15:54:32 main-end: 2018-09-21 15:54:34 main-start: 2018-09-21 15:54:34 job: 2018-09-21 15:54:34 main-end: 2018-09-21 15:54:36 main-start: 2018-09-21 15:54:36
示例4、
import time from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler def job(): print('job:', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))) if __name__ == '__main__': # BackgroundScheduler: 适合于要求任何在程序后台运行的情况,当希望调度器在应用后台执行时使用。 scheduler = BackgroundScheduler() # 采用非阻塞的方式 # 采用date的方式,在特定时间里执行一次 scheduler.add_job(job, 'date', run_date='2018-09-21 15:53:00') # 这是一个独立的线程 scheduler.start() # 其他任务是独立的线程 while True: print('main-start:', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))) time.sleep(2) print('main-end:', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))
运行结果为:
main-start: 2018-09-21 15:52:57 main-end: 2018-09-21 15:52:59 main-start: 2018-09-21 15:52:59 job: 2018-09-21 15:53:00 main-end: 2018-09-21 15:53:01
示例5、
import time from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler def job(): print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))) if __name__ == '__main__': # BackgroundScheduler: 适合于要求任何在程序后台运行的情况,当希望调度器在应用后台执行时使用 scheduler = BackgroundScheduler() # 采用非阻塞的方式 # 采用corn的方式 scheduler.add_job(job, 'cron', day_of_week='fri', second='*/5') ''' year (int|str) – 4-digit year month (int|str) – month (1-12) day (int|str) – day of the (1-31) week (int|str) – ISO week (1-53) day_of_week (int|str) – number or name of weekday (0-6 or mon,tue,wed,thu,fri,sat,sun) hour (int|str) – hour (0-23) minute (int|str) – minute (0-59) econd (int|str) – second (0-59) start_date (datetime|str) – earliest possible date/time to trigger on (inclusive) end_date (datetime|str) – latest possible date/time to trigger on (inclusive) timezone (datetime.tzinfo|str) – time zone to use for the date/time calculations (defaults to scheduler timezone) * any Fire on every value */a any Fire every a values, starting from the minimum a-b any Fire on any value within the a-b range (a must be smaller than b) a-b/c any Fire every c values within the a-b range xth y day Fire on the x -th occurrence of weekday y within the month last x day Fire on the last occurrence of weekday x within the month last day Fire on the last day within the month x,y,z any Fire on any matching expression; can combine any number of any of the above expressions ''' scheduler.start() # 其他任务是独立的线程 while True: print('main-start:', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))) time.sleep(2) print('main-end:', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))
运行结果:
main-start: 2018-09-21 16:02:55 main-end: 2018-09-21 16:02:57 main-start: 2018-09-21 16:02:57 main-end: 2018-09-21 16:02:59 main-start: 2018-09-21 16:02:59 2018-09-21 16:03:00 main-end: 2018-09-21 16:03:01 main-start: 2018-09-21 16:03:01 main-end: 2018-09-21 16:03:03 main-start: 2018-09-21 16:03:03 2018-09-21 16:03:05 main-end: 2018-09-21 16:03:05 main-start: 2018-09-21 16:03:05 main-end: 2018-09-21 16:03:07 main-start: 2018-09-21 16:03:07 main-end: 2018-09-21 16:03:09 main-start: 2018-09-21 16:03:09 2018-09-21 16:03:10
示例6、
import time from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler def job(): print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))) if __name__ == '__main__': # BackgroundScheduler: 适合于要求任何在程序后台运行的情况,当希望调度器在应用后台执行时使用 scheduler = BackgroundScheduler() # 采用阻塞的方式 # 采用corn的方式 scheduler.add_job(job, 'cron', day_of_week='fri', second='*/5') ''' year (int|str) – 4-digit year month (int|str) – month (1-12) day (int|str) – day of the (1-31) week (int|str) – ISO week (1-53) day_of_week (int|str) – number or name of weekday (0-6 or mon,tue,wed,thu,fri,sat,sun) hour (int|str) – hour (0-23) minute (int|str) – minute (0-59) econd (int|str) – second (0-59) start_date (datetime|str) – earliest possible date/time to trigger on (inclusive) end_date (datetime|str) – latest possible date/time to trigger on (inclusive) timezone (datetime.tzinfo|str) – time zone to use for the date/time calculations (defaults to scheduler timezone) * any Fire on every value */a any Fire every a values, starting from the minimum a-b any Fire on any value within the a-b range (a must be smaller than b) a-b/c any Fire every c values within the a-b range xth y day Fire on the x -th occurrence of weekday y within the month last x day Fire on the last occurrence of weekday x within the month last day Fire on the last day within the month x,y,z any Fire on any matching expression; can combine any number of any of the above expressions ''' scheduler.start()
示例7、
import time from pymongo import MongoClient from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler from apscheduler.jobstores.mongodb import MongoDBJobStore def job(): print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))) if __name__ == '__main__': # mongodb存储job scheduler = BlockingScheduler() client = MongoClient(host='127.0.0.1', port=27017) store = MongoDBJobStore(collection='job', database='test', client=client) scheduler.add_jobstore(store) scheduler.add_job(job, 'interval', second=5) scheduler.start()