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
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