Python3如何實現定時任務

小編給大家分享一下Python3如何實現定時任務，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

python有哪些常用庫

python常用的庫：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。

最近做一個小程序開發任務，主要負責后臺部分開發；根據項目需求，需要實現三個定時任務：

1>定時更新微信token，需要2小時更新一次；

2>商品定時上線；

3>定時檢測后臺服務是否存活；

使用Python去實現這三個任務，這里需要使用定時相關知識點；

Python實現定點與定時任務方式比較多，找到下面四中實現方式，每個方式都有自己應用場景；下面來快速介紹Python中常用的定時任務實現方式：

1>循環+sleep；

2>線程模塊中Timer類；

3>schedule模塊；

4>定時框架：APScheduler

在開始之前先設定一個任務（這樣不用依賴外部環境）：

1：定時或者定點監測CPU與內存使用率；

2：將時間，CPU，內存使用情況保存到日志文件；

先來實現系統監測功能：

準備工作：安裝psutil：pip install psutil

功能實現

#psutil:獲取系統信息模塊，可以獲取CPU，內存，磁盤等的使用情況
import psutil
import time
import datetime
#logfile：監測信息寫入文件
def MonitorSystem(logfile = None):
 #獲取cpu使用情況
 cpuper = psutil.cpu_percent()
 #獲取內存使用情況：系統內存大小，使用內存，有效內存，內存使用率
 mem = psutil.virtual_memory()
 #內存使用率
 memper = mem.percent
 #獲取當前時間
 now = datetime.datetime.now()
 ts = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
 line = f'{ts} cpu:{cpuper}%, mem:{memper}%'
 print(line)
 if logfile:
  logfile.write(line)

代碼運行結果：

2019-03-21 14:23:41 cpu:0.6%, mem:77.2%

接下來我們要實現定時監測，比如3s監測一下系統資源使用情況。

最簡單使用方式：sleep

這種方式最簡單，直接使用while+sleep就可以實現：

def loopMonitor():
 while True:
  MonitorSystem()
  #2s檢查一次
  time.sleep(3)
loopMonitor()

輸出結果：

2019-03-21 14:28:42 cpu:1.5%, mem:77.6%
2019-03-21 14:28:45 cpu:1.6%, mem:77.6%
2019-03-21 14:28:48 cpu:1.4%, mem:77.6%
2019-03-21 14:28:51 cpu:1.4%, mem:77.6%
2019-03-21 14:28:54 cpu:1.3%, mem:77.6%

這種方式存在問題：只能處理單個定時任務。

如果你依然在編程的世界里迷茫，不知道自己的未來規劃

自己是一名高級python開發工程師，從基礎的python腳本到web開發、爬蟲、django、數據挖掘等，零基礎到項目實戰的資料都有整理。送給每一位python的小伙伴！分享一些學習的方法和需要注意的小細節

又來了新任務：需要每秒監測網絡收發字節，代碼實現如下：

def MonitorNetWork(logfile = None):
 #獲取網絡收信息
 netinfo = psutil.net_io_counters()
 #獲取當前時間
 now = datetime.datetime.now()
 ts = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
 line = f'{ts} bytessent={netinfo.bytes_sent}, bytesrecv={netinfo.bytes_recv}'
 print(line)
 if logfile:
  logfile.write(line)
MonitorNetWork()

代碼執行結果：

2019-03-21 14:47:21 bytessent=169752183, bytesrecv=1107900973

如果我們同時在while循環中監測兩個任務會有等待問題，不能每秒監測網絡情況。

Timer實現方式

timer最基本理解就是定時器，我們可以啟動多個定時任務，這些定時器任務是異步執行，所以不存在等待順序執行問題。

先來看Timer的基本使用：

導入：from threading import Timer

主要方法：

定時器只能執行一次，如果需要重復執行，需要重新添加任務；

我們先來看基本使用：

from threading import Timer
#記錄當前時間
print(datetime.datetime.now())
#3S執行一次
sTimer = Timer(3, MonitorSystem)
#1S執行一次
nTimer = Timer(1, MonitorNetWork)
#使用線程方式執行
sTimer.start()
nTimer.start()
#等待結束
sTimer.join()
nTimer.join()
#記錄結束時間
print(datetime.datetime.now())

輸出結果：

2019-03-21 15:13:36.739798
2019-03-21 15:13:37 bytessent=171337324, bytesrecv=1109002349
2019-03-21 15:13:39 cpu:1.4%, mem:93.2%
2019-03-21 15:13:39.745187

可以看到，花費時間為3S，但是我們想要做的是每秒監控網絡狀態；如何處理。

Timer只能執行一次，所以執行完成之后需要再次添加任務，我們對代碼進行修改：

from threading import Timer
import psutil
import time
import datetime
def MonitorSystem(logfile = None):
 cpuper = psutil.cpu_percent()
 mem = psutil.virtual_memory()
 memper = mem.percent
 now = datetime.datetime.now()
 ts = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
 line = f'{ts} cpu:{cpuper}%, mem:{memper}%'
 print(line)
 if logfile:
  logfile.write(line)
 #啟動定時器任務，每三秒執行一次
 Timer(3, MonitorSystem).start()
def MonitorNetWork(logfile = None):
 netinfo = psutil.net_io_counters()
 now = datetime.datetime.now()
 ts = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
 line = f'{ts} bytessent={netinfo.bytes_sent}, bytesrecv={netinfo.bytes_recv}'
 print(line)
 if logfile:
  logfile.write(line)
 #啟動定時器任務，每秒執行一次
 Timer(1, MonitorNetWork).start()
MonitorSystem()
MonitorNetWork()

執行結果：

2019-03-21 15:18:21 cpu:1.5%, mem:93.2%
2019-03-21 15:18:21 bytessent=171376522, bytesrecv=1109124678
2019-03-21 15:18:22 bytessent=171382215, bytesrecv=1109128294
2019-03-21 15:18:23 bytessent=171384278, bytesrecv=1109129702
2019-03-21 15:18:24 cpu:1.9%, mem:93.2%
2019-03-21 15:18:24 bytessent=171386341, bytesrecv=1109131110
2019-03-21 15:18:25 bytessent=171388527, bytesrecv=1109132600
2019-03-21 15:18:26 bytessent=171390590, bytesrecv=1109134008

從時間中可以看到，這兩個任務可以同時進行不存在等待問題。

Timer的實質是使用線程方式去執行任務，每次執行完后會銷毀，所以不必擔心資源問題。

調度模塊：schedule

schedule是一個第三方輕量級的任務調度模塊，可以按照秒，分，小時，日期或者自定義事件執行時間；

安裝方式：

pip install schedule

我們來看一個例子：

import datetime
import schedule
import time
def func():
 now = datetime.datetime.now()
 ts = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
 print('do func time :',ts)
def func2():
 now = datetime.datetime.now()
 ts = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
 print('do func2 time：',ts)
def tasklist():
 #清空任務
 schedule.clear()
 #創建一個按秒間隔執行任務
 schedule.every(1).seconds.do(func)
 #創建一個按2秒間隔執行任務
 schedule.every(2).seconds.do(func2)
 #執行10S
 for i in range(10):
  schedule.run_pending()
  time.sleep(1)
tasklist()

執行結果：

do func  time : 2019-03-22 08:51:38
do func2 time： 2019-03-22 08:51:39
do func  time : 2019-03-22 08:51:39
do func  time : 2019-03-22 08:51:40
do func2 time： 2019-03-22 08:51:41
do func  time : 2019-03-22 08:51:41
do func  time : 2019-03-22 08:51:42
do func2 time： 2019-03-22 08:51:43
do func  time : 2019-03-22 08:51:43
do func  time : 2019-03-22 08:51:44
do func2 time： 2019-03-22 08:51:45
do func  time : 2019-03-22 08:51:45
do func  time : 2019-03-22 08:51:46

執行過程分析：

>1>因為在jupyter下執行，所以先將schedule任務清空；
>2>按時間間在schedule中隔添加任務；
>3>這里按照秒間隔添加func，按照兩秒間隔添加func2;
>4>schedule添加任務后，需要查詢任務并執行任務；
>5>為了防止占用資源，每秒查詢到點任務，然后順序執行；

第5個順序執行怎么理解，我們修改func函數，里面添加time.sleep(2)

然后只執行func工作，輸出結果：

do func  time : 2019-03-22 09:00:59
do func  time : 2019-03-22 09:01:02
do func  time : 2019-03-22 09:01:05

可以看到時間間隔為3S，為什么不是1S？

因為這個按照順序執行，func休眠2S，循環任務查詢休眠1S，所以會存在這個問題。

在我們使用這種方式執行任務需要注意這種阻塞現象。

我們看下schedule模塊常用使用方法：

#schedule.every(1)創建Job, seconds.do(func)按秒間隔查詢并執行
schedule.every(1).seconds.do(func)
#添加任務按分執行
schedule.every(1).minutes.do(func)
#添加任務按天執行
schedule.every(1).days.do(func)
#添加任務按周執行
schedule.every().weeks.do(func)
#添加任務每周1執行，執行時間為下周一這一時刻時間
schedule.every().monday.do(func)
#每周1，1點15開始執行
schedule.every().monday.at("12:00").do(job)

這種方式局限性：如果工作任務回非常耗時就會影響其他任務執行。我們可以考慮使用并發機制配置這個模塊使用。

任務框架APScheduler

APScheduler是Python的一個定時任務框架，用于執行周期或者定時任務，

可以基于日期、時間間隔，及類似于Linux上的定時任務crontab類型的定時任務；

該該框架不僅可以添加、刪除定時任務，還可以將任務存儲到數據庫中，實現任務的持久化，使用起來非常方便。

安裝方式：pip install apscheduler

apscheduler組件及簡單說明：

1>triggers（觸發器）：觸發器包含調度邏輯，每一個作業有它自己的觸發器

2>job stores（作業存儲）:用來存儲被調度的作業，默認的作業存儲器是簡單地把作業任務保存在內存中,支持存儲到MongoDB，Redis數據庫中

3> executors（執行器）：執行器用來執行定時任務，只是將需要執行的任務放在新的線程或者線程池中運行

4>schedulers（調度器）：調度器是將其它部分聯系在一起,對使用者提供接口，進行任務添加，設置，刪除。

來看一個簡單例子：

import time
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
def func():
 now = datetime.datetime.now()
 ts = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
 print('do func time :',ts)
def func2():
 #耗時2S
 now = datetime.datetime.now()
 ts = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
 print('do func2 time：',ts)
 time.sleep(2)
def dojob():
 #創建調度器：BlockingScheduler
 scheduler = BlockingScheduler()
 #添加任務,時間間隔2S
 scheduler.add_job(func, 'interval', seconds=2, id='test_job1')
 #添加任務,時間間隔5S
 scheduler.add_job(func2, 'interval', seconds=3, id='test_job2')
 scheduler.start()
dojob()

輸出結果：

do func  time : 2019-03-22 10:32:20
do func2 time： 2019-03-22 10:32:21
do func  time : 2019-03-22 10:32:22
do func  time : 2019-03-22 10:32:24
do func2 time： 2019-03-22 10:32:24
do func  time : 2019-03-22 10:32:26

輸出結果中可以看到：任務就算是有延時，也不會影響其他任務執行。

APScheduler框架提供豐富接口去實現定時任務，可以去參考官方文檔去查看使用方式。

最后選擇：

簡單總結上面四種定時定點任務實現：

1：循環+sleep方式適合簡答測試，

2：timer可以實現定時任務，但是對定點任務來說，需要檢查當前時間點；

3：schedule可以定點定時執行，但是需要在循環中檢測任務，而且存在阻塞；

4：APScheduler框架更加強大，可以直接在里面添加定點與定時任務；

綜合考慮，決定使用APScheduler框架，實現簡單，只需要直接創建任務，并將添加到調度器中即可。

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