Python3中如何實現定時任務

這篇文章給大家介紹Python3中如何實現定時任務，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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。

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：

Timer方法說明Timer(interval, function, args=None, kwargs=None)創建定時器cancel()取消定時器start()使用線程方式執行join(self, timeout=None)等待線程執行結束

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；

關于Python3中如何實現定時任務就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。