Cron-ähnliche Planung mit Python
Der Bedarf an Planungsaufgaben auf der Grundlage flexibler Ausdrücke entsteht in verschiedenen Kontexten. Obwohl Cron diesen Zweck in vielen Umgebungen erfüllt, ist es möglicherweise nicht allgemein verfügbar oder machbar. In solchen Fällen bietet Python mehrere Optionen zum Erstellen eigener Cron-ähnlicher Scheduler.
Leichter Ansatz mit der Schedule-Bibliothek
Wenn leichte und rein Python-basierte Lösungen vorhanden sind Wenn Sie möchten, bietet die Bibliothek Zeitplan eine einfache und ausdrucksstarke Oberfläche. Es ermöglicht die Planung von Aufgaben mithilfe von Cron-ähnlichen Ausdrücken:
import schedule import time def job(): print("I'm working...") schedule.every(10).minutes.do(job) schedule.every().hour.do(job) schedule.every().day.at("10:30").do(job) while 1: schedule.run_pending() time.sleep(1)
In diesem Beispiel wird die Funktion job() in regelmäßigen Abständen ausgeführt. Sie können den Ausdruck ändern, um komplexe Zeitpläne zu definieren, z. B. alle 2 Stunden zwischen 9 und 17 Uhr an Wochentagen.
Alternative Ansätze
Wenn die Zeitplanbibliothek dies nicht tut Um Ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen, ziehen Sie diese alternativen Ansätze in Betracht:
- apscheduler: A more umfassende Planungsbibliothek mit Unterstützung für mehrere Backends, einschließlich lokaler Threads und Celery.
- crontab: Ein Python-Paket, das den Befehl crontab emuliert und so die direkte Planung von Shell-Befehlen ermöglicht.
- celery-beat: Ein Planer, der sich in die verteilte Celery-Aufgabe integrieren lässt Warteschlange.
Denken Sie daran, dass Sie beim Definieren Ihres eigenen Schedulers den Start von Python-Funktionen in einem separaten Thread verwalten müssen, um eine Blockierung des Hauptprozesses zu vermeiden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine Cron-ähnliche Planung in Python erstellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond

Pythonisnotpurelyinterpretiert; itusesahybridapproachofByteCodecompilation undruntimeinterpretation.1) PythoncompilessourcecodeIntoBytecode, die ISthenexecutBythepythonvirtualmachine (Pvm)

ToconcatenatelistsinpythonWithThesameElements, Verwendung: 1) Die Operatortokeepduplikate, 2) asettoremoveduplicate, or3) listenConpRectionforControloverDuplikate, EvermethodhasDifferentPerformanceInDormplocate.

PythonisaninterpretedLuage, OfferingaseofuseandflexibilitätsbutfacingPerformancelimitationsincriticalApplications.1) InterpretedLanguages LikePythonexecutine-by-Line, ermöglicht, dassmediateFeedbackandrapidPrototyping.2) CompiledLanguagesslikec/C.5.

Useforloopswhenthenumberofofiterationssisknowninadvance und wileloopswhenCiterationsDependonacondition.1) Forloopsardealforsequencelistorranges.2) Während


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