本篇内容主要讲解“Python的周期任务调度工具是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python的周期任务调度工具是什么”吧!
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如果你想周期性地执行某个 Python 脚本，最出名的选择应该是 Crontab 脚本，但是 Crontab 具有以下缺点：
1.不方便执行秒级任务。
2.当需要执行的定时任务有上百个的时候，Crontab 的管理就会特别不方便。
还有一个选择是 Celery，但是 Celery 的配置比较麻烦，如果你只是需要一个轻量级的调度工具，Celery 不会是一个好选择。
在你想要使用一个轻量级的任务调度工具，而且希望它尽量简单、容易使用、不需要外部依赖，最好能够容纳 Crontab 的所有基本功能，那么 Schedule 模块是你的不二之选。
使用它来调度任务可能只需要几行代码，感受一下：
重庆分公司
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# Python 实用宝典 import schedule import time def job(): print("I'm working...") schedule.every(10).minutes.do(job) while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)上面的代码表示每10分钟执行一次 job 函数，非常简单方便。你只需要引入 schedule 模块，通过调用 scedule.every(时间数).时间类型.do(job) 发布周期任务。
发布后的周期任务需要用 run_pending 函数来检测是否执行，因此需要一个 While 循环不断地轮询这个函数。
下面具体讲讲Schedule模块的安装和初级、进阶使用方法。
开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。
(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.
(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。
请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：
1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.
pip install schedule
最基本的使用在文首已经提到过，下面给大家展示更多的调度任务例子：
# Python 实用宝典 import schedule import time def job(): print("I'm working...") # 每十分钟执行任务 schedule.every(10).minutes.do(job) # 每个小时执行任务 schedule.every().hour.do(job) # 每天的10:30执行任务 schedule.every().day.at("10:30").do(job) # 每个月执行任务 schedule.every().monday.do(job) # 每个星期三的13:15分执行任务 schedule.every().wednesday.at("13:15").do(job) # 每分钟的第17秒执行任务 schedule.every().minute.at(":17").do(job) while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)可以看到，从月到秒的配置，上面的例子都覆盖到了。不过如果你想只运行一次任务的话，可以这么配：
# Python 实用宝典 import schedule import time def job_that_executes_once(): # 此处编写的任务只会执行一次... return schedule.CancelJob schedule.every().day.at('22:30').do(job_that_executes_once) while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)参数传递
如果你有参数需要传递给作业去执行，你只需要这么做：
# Python 实用宝典 import schedule def greet(name): print('Hello', name) # do() 将额外的参数传递给job函数 schedule.every(2).seconds.do(greet, name='Alice') schedule.every(4).seconds.do(greet, name='Bob')获取目前所有的作业
如果你想获取目前所有的作业：
# Python 实用宝典 import schedule def hello(): print('Hello world') schedule.every().second.do(hello) all_jobs = schedule.get_jobs()取消所有作业
如果某些机制触发了，你需要立即清除当前程序的所有作业：
# Python 实用宝典 import schedule def greet(name): print('Hello {}'.format(name)) schedule.every().second.do(greet) schedule.clear()标签功能
在设置作业的时候，为了后续方便管理作业，你可以给作业打个标签，这样你可以通过标签过滤获取作业或取消作业。
# Python 实用宝典 import schedule def greet(name): print('Hello {}'.format(name)) # .tag 打标签 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(标签)：可以获取所有该标签的任务 friends = schedule.get_jobs('friend') # 取消所有 daily-tasks 标签的任务 schedule.clear('daily-tasks')设定作业截止时间
如果你需要让某个作业到某个时间截止，你可以通过这个方法：
# Python 实用宝典 import schedule from datetime import datetime, timedelta, time def job(): print('Boo') # 每个小时运行作业，18:30后停止 schedule.every(1).hours.until("18:30").do(job) # 每个小时运行作业，2030-01-01 18:33 today schedule.every(1).hours.until("2030-01-01 18:33").do(job) # 每个小时运行作业，8个小时后停止 schedule.every(1).hours.until(timedelta(hours=8)).do(job) # 每个小时运行作业，11:32:42后停止 schedule.every(1).hours.until(time(11, 33, 42)).do(job) # 每个小时运行作业，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，该作业将无法运行。
立即运行所有作业，而不管其安排如何
如果某个机制触发了，你需要立即运行所有作业，可以调用 schedule.run_all() :
# Python 实用宝典 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() # 立即运行所有作业，每次作业间隔10秒 schedule.run_all(delay_seconds=10)装饰器安排作业
如果你觉得设定作业这种形式太啰嗦了，也可以使用装饰器模式：
# Python 实用宝典 from schedule import every, repeat, run_pending import time # 此装饰器效果等同于 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)并行执行
默认情况下，Schedule 按顺序执行所有作业。其背后的原因是，很难找到让每个人都高兴的并行执行模型。
不过你可以通过多线程的形式来运行每个作业以解决此限制：
# Python 实用宝典 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)日志记录
Schedule 模块同时也支持 logging 日志记录，这么使用：
# Python 实用宝典 import schedule import logging logging.basicConfig() schedule_logger = logging.getLogger('schedule') # 日志级别为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异常处理
Schedule 不会自动捕捉异常，它遇到异常会直接抛出，这会导致一个严重的问题：后续所有的作业都会被中断执行，因此我们需要捕捉到这些异常。
你可以手动捕捉，但是某些你预料不到的情况需要程序进行自动捕获，加一个装饰器就能做到了：
# Python 实用宝典 import functools def catch_exceptions(cancel_on_failure=False): def catch_exceptions_decorator(job_func): @functools.wraps(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)
这样，bad_task 在执行时遇到的任何错误，都会被 catch_exceptions 捕获，这点在保证调度任务正常运转的时候非常关键。
到此，相信大家对“Python的周期任务调度工具是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
