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Python中使用定时调度任务（Schedule Jobs）的5种方式
今天构建的大多数应用程序都需要某种方式的调度机制。轮询 API 或数据库、不断检查系统健康状况、将日志存档等是常见的例子。 Kubernetes和Apache Mesos等使用自动伸缩扩容技术（Auto-scaling）的软件需要检查部署的应用程序的状态，为此它们使用定期运行的存活探针（Liveness Probe）。调度任务需要与业务逻辑解耦，因此我们要使用解耦的执行队列，例如Redis队列。
Python 有几种方法可以定时调度一个任务，这就是我们将在本文中学习的内容。我将使用以下方式讨论调度任务：

简单循环（Simple Loops）
简单循环但是使用了线程（Simple Loops but Threaded）
调度库（Schedule Library）
Python Crontab
RQ 调度器作为解耦队列（RQ Scheduler as decoupled queues）

简单循环 Simple loops 使用简单循环来实现调度任务这是毫不费力的。使用无限运行的 while 循环定期调用函数可用于调度作业，但这不是最好的方法，不过它是很有效的。可以使用内置time模块的slleep()来延迟执行。不过这并不是大多数作业的调度方式，因为，它看起来很难看，而且与其他方法相比，它的可读性较差。

import timedef task(): print("Job Completed!") while 1: task() time.sleep(10)

当涉及到每天早上 9:00 或每周三晚上 7:45 等这些日程安排时，事情就变得比较棘手了。

import datetimedef task(): print("Job Completed!") while 1: now = datetime.datetime.now() # schedule at every wednesday,7:45 pm if now.weekday == 3 and now.strftime("%H:%m") == "19:45": task() # sleep for 6 days time.sleep(6 * 24 * 60 * 60)

这是我的第一时间想到的解决办法，不用谢！这种方法的一个问题是这里的逻辑是阻塞的，即一旦在 python 项目中发现这段代码，它就会卡在 while 1 循环中，从而阻塞其他代码的执行。
简单循环但是使用了线程Simple loops but threaded 线程是计算机科学中的一个概念。具有自己指令的小程序由进程执行并独立管理，这就可以解决我们第一种方法的阻塞情况，让我们看看怎么样。

import time import threadingdef task(): print("Job Completed!")def schedule(): while 1: task() time.sleep(10)# makes our logic non blocking thread = threading.Thread(target=schedule) thread.start()

线程启动后，其底层逻辑无法被主线程修改，因此我们可能需要添加资源，程序通过这些资源可以检查特定场景并根据它们执行逻辑。
定时调度库 Schedule Library 早些时候，我说使用 while 循环进行调度看起来很丑陋，调度库可以解决这个问题。

import schedule import timedef task(): print("Job Executing!")# for every n minutes schedule.every(10).minutes.do(task)# every hour schedule.every().hour.do(task)# every daya at specific time schedule.every().day.at("10:30").do(task)# schedule by name of day schedule.every().monday.do(task)# name of day with time schedule.every().wednesday.at("13:15").do(task)while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)

正如您所见，通过这样我们可以毫不费力地创建多个调度计划。我特别喜欢创建作业的方式和方法链（Method Chaining），另一方面，这个片段有一个 while 循环，这意味着代码被阻塞，不过我相信你已经知道什么可以帮助我们解决这个问题。
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Python Crontab Liunx 中的 crontab 实用程序是一种易于使用且被广泛接受的调度解决方案。Python 库python-crontab提供了一个 API 来使用 Python 中的 CLI 工具。在crontab中，一个定时调度使用 unix-cron字符串格式（* * * * *）来描述，它是一组五个值的一条线，这表明当作业应该被执行时，python-crontab 将在文件中写入 crontab 的计划转换为写入编程方法。
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from crontab import CronTabcron = CronTab(user='root')job = cron.new(command='my_script.sh')job.hour.every(1) cron.write()

python-crontab 不会自动保存计划，需要执行 write() 方法来保存计划。还有更多功能，我强烈建议您查看他们的文档。
RQ 调度器 RQ Scheduler 有些任务不能立即执行，因此我们需要根据 LIFO 或 FIFO 等队列系统创建任务队列并弹出任务。python-rq允许我们做到这一点，使用 Redis 作为代理来排队作业。新作业的条目存储为带有信息的哈希映射，例如created_at, enqueued_at, origin, data, description.
排队任务由名为 worker 的程序执行。workers 在 Redis 缓存中也有一个条目，负责将任务出列以及更新 Redis 中的任务状态。任务可以在需要时排队，但要安排它们，我们需要rq-scheduler。

from rq_scheduler import Schedulerqueue = Queue('circle', connection=Redis()) scheduler = Scheduler(queue=queue)scheduler.schedule( scheduled_time=datetime.utcnow(), # Time for first execution, in UTC timezone func=func,# Function to be queued args=[arg1, arg2],# Arguments passed into function when executed kwargs={ 'foo': 'bar'},# Keyword arguments passed into function when executed interval=60,# Time before the function is called again, in seconds repeat=None,# Repeat this number of times (None means repeat forever) meta={ 'foo': 'bar'}# Arbitrary pickleable data on the job itself )

RQ worker（RQ 工作器）必须在终端中单独启动或通过 python-rq 工作器启动。一旦任务被触发，就可以在工作终端中看到，在成功和失败场景中都可以使用单独的函数回调。
总结 Conclusion 还有一些用于调度的库，但在这里，我已经讨论了最常见的库。值得一提的是Celery，celery 的另一个优点是用户可以在多个代理之间进行选择。我很感激你读到最后。也可以看看我的其他文章。干杯!
翻译来源： https://python.plainenglish.io/5-ways-to-schedule-jobs-in-python-99de8a80f28e