太實用了！Schedule模塊， Python 周期任務神器！
如果你想在Linux服務器上周期性地執(zhí)行某個 Python 腳本，最出名的選擇應該是 Crontab 腳本，但是 Crontab 具有以下缺點：
1.不方便執(zhí)行秒級的任務。?
2.當需要執(zhí)行的定時任務有上百個的時候，Crontab的管理就會特別不方便。?
另外一個選擇是 Celery，但是 Celery 的配置比較麻煩，如果你只是需要一個輕量級的調度工具，Celery 不會是一個好選擇。
在你想要使用一個輕量級的任務調度工具，而且希望它盡量簡單、容易使用、不需要外部依賴，最好能夠容納 Crontab 的所有基本功能，那么 Schedule 模塊是你的不二之選。
使用它來調度任務可能只需要幾行代碼，感受一下：
# Python 實用寶典
import?schedule
import?time
def?job():
????print("I'm working...")
schedule.every(10).minutes.do(job)
while?True:
????schedule.run_pending()
????time.sleep(1)上面的代碼表示每10分鐘執(zhí)行一次 job 函數(shù)，非常簡單方便。你只需要引入 schedule 模塊，通過調用?scedule.every(時間數(shù)).時間類型.do(job)??發(fā)布周期任務。
發(fā)布后的周期任務需要用?run_pending?函數(shù)來檢測是否執(zhí)行，因此需要一個?While?循環(huán)不斷地輪詢這個函數(shù)。
下面具體講講Schedule模塊的安裝和初級、進階使用方法。
1.準備
請選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴：
1. Windows 環(huán)境 打開 Cmd (開始-運行-CMD)。
2. MacOS 環(huán)境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.
pip install schedule2.基本使用
最基本的使用在文首已經(jīng)提到過，下面給大家展示更多的調度任務例子：
# Python 實用寶典
import?schedule
import?time
def?job():
????print("I'm working...")
# 每十分鐘執(zhí)行任務
schedule.every(10).minutes.do(job)
# 每個小時執(zhí)行任務
schedule.every().hour.do(job)
# 每天的10:30執(zhí)行任務
schedule.every().day.at("10:30").do(job)
# 每個月執(zhí)行任務
schedule.every().monday.do(job)
# 每個星期三的13:15分執(zhí)行任務
schedule.every().wednesday.at("13:15").do(job)
# 每分鐘的第17秒執(zhí)行任務
schedule.every().minute.at(":17").do(job)
while?True:
????schedule.run_pending()
????time.sleep(1)可以看到，從月到秒的配置，上面的例子都覆蓋到了。不過如果你想只運行一次任務的話，可以這么配：
# Python 實用寶典
import?schedule
import?time
def?job_that_executes_once():
????# 此處編寫的任務只會執(zhí)行一次...
????return?schedule.CancelJob
schedule.every().day.at('22:30').do(job_that_executes_once)
while?True:
????schedule.run_pending()
????time.sleep(1)參數(shù)傳遞
如果你有參數(shù)需要傳遞給作業(yè)去執(zhí)行，你只需要這么做：
# Python 實用寶典
import?schedule
def?greet(name):
????print('Hello', name)
# do() 將額外的參數(shù)傳遞給job函數(shù)
schedule.every(2).seconds.do(greet, name='Alice')
schedule.every(4).seconds.do(greet, name='Bob')獲取目前所有的作業(yè)
如果你想獲取目前所有的作業(yè)：
# Python 實用寶典
import?schedule
def?hello():
????print('Hello world')
schedule.every().second.do(hello)
all_jobs = schedule.get_jobs()取消所有作業(yè)
如果某些機制觸發(fā)了，你需要立即清除當前程序的所有作業(yè)：
# Python 實用寶典
import?schedule
def?greet(name):
????print('Hello {}'.format(name))
schedule.every().second.do(greet)
schedule.clear()標簽功能
在設置作業(yè)的時候，為了后續(xù)方便管理作業(yè)，你可以給作業(yè)打個標簽，這樣你可以通過標簽過濾獲取作業(yè)或取消作業(yè)。
# Python 實用寶典
import?schedule
def?greet(name):
????print('Hello {}'.format(name))
# .tag 打標簽
schedule.every().day.do(greet, 'Andrea').tag('daily-tasks', 'friend')
schedule.every().hour.do(greet, 'John').tag('hourly-tasks', 'friend')
schedule.every().hour.do(greet, 'Monica').tag('hourly-tasks', 'customer')
schedule.every().day.do(greet, 'Derek').tag('daily-tasks', 'guest')
# get_jobs(標簽)：可以獲取所有該標簽的任務
friends = schedule.get_jobs('friend')
# 取消所有 daily-tasks 標簽的任務
schedule.clear('daily-tasks')
設定作業(yè)截止時間
如果你需要讓某個作業(yè)到某個時間截止，你可以通過這個方法：
# Python 實用寶典
import?schedule
from?datetime import?datetime, timedelta, time
def?job():
????print('Boo')
# 每個小時運行作業(yè)，18:30后停止
schedule.every(1).hours.until("18:30").do(job)
# 每個小時運行作業(yè)，2030-01-01 18:33 today
schedule.every(1).hours.until("2030-01-01 18:33").do(job)
# 每個小時運行作業(yè)，8個小時后停止
schedule.every(1).hours.until(timedelta(hours=8)).do(job)
# 每個小時運行作業(yè)，11:32:42后停止
schedule.every(1).hours.until(time(11, 33, 42)).do(job)
# 每個小時運行作業(yè)，2020-5-17 11:36:20后停止
schedule.every(1).hours.until(datetime(2020, 5, 17, 11, 36, 20)).do(job)截止日期之后，該作業(yè)將無法運行。
立即運行所有作業(yè)，而不管其安排如何
如果某個機制觸發(fā)了，你需要立即運行所有作業(yè)，可以調用?schedule.run_all()?:
# Python 實用寶典
import?schedule
def?job_1():
????print('Foo')
def?job_2():
????print('Bar')
schedule.every().monday.at("12:40").do(job_1)
schedule.every().tuesday.at("16:40").do(job_2)
schedule.run_all()
# 立即運行所有作業(yè)，每次作業(yè)間隔10秒
schedule.run_all(delay_seconds=10)3.高級使用
裝飾器安排作業(yè)
如果你覺得設定作業(yè)這種形式太啰嗦了，也可以使用裝飾器模式：
# Python 實用寶典
from?schedule import?every, repeat, run_pending
import?time
# 此裝飾器效果等同于 schedule.every(10).minutes.do(job)
@repeat(every(10).minutes)
def?job():
????print("I am a scheduled job")
while?True:
????run_pending()
????time.sleep(1)并行執(zhí)行
默認情況下，Schedule 按順序執(zhí)行所有作業(yè)。其背后的原因是，很難找到讓每個人都高興的并行執(zhí)行模型。
不過你可以通過多線程的形式來運行每個作業(yè)以解決此限制：
# Python 實用寶典
import?threading
import?time
import?schedule
def?job1():
????print("I'm running on thread %s"?% threading.current_thread())
def?job2():
????print("I'm running on thread %s"?% threading.current_thread())
def?job3():
????print("I'm running on thread %s"?% threading.current_thread())
def?run_threaded(job_func):
????job_thread = threading.Thread(target=job_func)
????job_thread.start()
schedule.every(10).seconds.do(run_threaded, job1)
schedule.every(10).seconds.do(run_threaded, job2)
schedule.every(10).seconds.do(run_threaded, job3)
while?True:
????schedule.run_pending()
????time.sleep(1)日志記錄
Schedule 模塊同時也支持 logging 日志記錄，這么使用：
# Python 實用寶典
import?schedule
import?logging
logging.basicConfig()
schedule_logger = logging.getLogger('schedule')
# 日志級別為DEBUG
schedule_logger.setLevel(level=logging.DEBUG)
def?job():
????print("Hello, Logs")
schedule.every().second.do(job)
schedule.run_all()
schedule.clear()效果如下：
DEBUG:schedule:Running *all*?1 jobs with 0s delay in between
DEBUG:schedule:Running job Job(interval=1, unit=seconds, do=job, args=(), kwargs={})
Hello, Logs
DEBUG:schedule:Deleting *all*?jobs異常處理
Schedule 不會自動捕捉異常，它遇到異常會直接拋出，這會導致一個嚴重的問題：后續(xù)所有的作業(yè)都會被中斷執(zhí)行，因此我們需要捕捉到這些異常。
你可以手動捕捉，但是某些你預料不到的情況需要程序進行自動捕獲，加一個裝飾器就能做到了：
# Python 實用寶典
import?functools
def?catch_exceptions(cancel_on_failure=False):
????def?catch_exceptions_decorator(job_func):
[email protected](job_func)
????????def?wrapper(*args, **kwargs):
????????????try:
????????????????return?job_func(*args, **kwargs)
????????????except:
????????????????import?traceback
????????????????print(traceback.format_exc())
????????????????if?cancel_on_failure:
????????????????????return?schedule.CancelJob
????????return?wrapper
????return?catch_exceptions_decorator
@catch_exceptions(cancel_on_failure=True)
def?bad_task():
????return?1?/ 0
schedule.every(5).minutes.do(bad_task)這樣，bad_task?在執(zhí)行時遇到的任何錯誤，都會被?catch_exceptions ?捕獲，這點在保證調度任務正常運轉的時候非常關鍵。
我們的文章到此就結束啦，如果你喜歡今天的Python 實戰(zhàn)教程，請持續(xù)關注Python實用寶典。
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