python 实现定时任务的四种方式

用Python实现定时任务

有些时候我们需要每隔一段时间就要执行一段程序，或者是往复循环执行某一个任务。比如博主在上篇文章讲的爬虫一样，在实现对某个目标进行在线爬取的话，也需要用到实时任务。

用Python实现定时任务的四种方法

• while True: + sleep()
• threading.Timer定时器
• 调度模块schedule
• 任务框架APScheduler
  

定时要完成的Task(简单定义下)

import datetime
def Task():
  now = datetime.datetime.now()
  ts = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
  print(ts)

利用while True: + sleep()实现定时任务

第一个想到的肯定就行while:true + sleep组合了吧，简单粗暴，实现如下

def loopMonitor():
  while True:
    Task()
    # 3s检查一次
    time.sleep(3)

这种方法的缺点是只能实现同步任务，无法执行异步任务

利用threading.Timer定时器实现定时任务

from threading import Timer
def timerMonitor():
  Task()
  t = Timer(3, timerMonitor)
  t.start()

出现的问题是，运行次数过多时，会出现报错：Pyinstaller maximum recursion depth exceeded Error Resolution
达到最大递归深度，然后想到的是修改最大递归深度

sys.setrecursionlimit(100000000)

但是运行到达到最大CPU时，python会直接销毁程序，凉凉0.0

利用调度模块schedule实现定时任务

schedule是一个第三方轻量级的任务调度模块，可以按照秒，分，小时，日期或者自定义事件执行时间
如果想执行多个任务，也可以添加多个task
代码见下

import schedule
def scheduleMonitor():
  # 清空任务
  schedule.clear()
  # 创建一个按3秒间隔执行任务
  schedule.every(3).seconds.do(Task)
  # 创建一个按2秒间隔执行任务
  schedule.every(2).seconds.do(Task)
  while True:
    schedule.run_pending()

但是他依然需要和while Ture配合使用，而且占用的CPU也比其他几种多的多。

利用任务框架APScheduler实现定时任务

APScheduler是Python的一个定时任务框架，用于执行周期或者定时任务，该框架不仅可以添加、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，使用起来非常方便。

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
def APschedulerMonitor():
  # 创建调度器：BlockingScheduler
  scheduler = BlockingScheduler()
  scheduler.add_job(Task, 'interval', seconds=3, id='test_job1')
  # 添加任务,时间间隔5S
  scheduler.add_job(Task, 'interval', seconds=5, id='test_job2')
  scheduler.start()

总结

1：循环+sleep方式可以用来做简单测试。
2：timer可以实现异步定时任务。
3：schedule可以定点定时执行，但是仍然需要while Ture配合，而且占用内存大。
4：APScheduler框架更加强大，可以直接在里面添加定点与定时任务，无可挑剔。
所以，用谁不用我说了吧QAQ

以上就是python 实现定时任务的四种方式的详细内容，更多关于python 实现定时任务的资料请关注python博客其它相关文章！