


Comment puis-je implémenter une planification de type Cron en Python sans dépendances externes ?
Trouver le planificateur parfait de type Cron en Python
La mise en œuvre de tâches planifiées sans compter sur des installations cron externes peut être un défi. Cet article explore les options disponibles pour y parvenir en Python.
Présentation de Schedule
Pour les solutions Python pures, la bibliothèque « schedule » se démarque. Il fournit une syntaxe intuitive pour définir des expressions de type cron. Voici un exemple :
import schedule import time def job(): print("I'm working...") schedule.every(10).minutes.do(job) # Every 10 minutes schedule.every().hour.do(job) # Every hour schedule.every().day.at("10:30").do(job) # At 10:30 AM every day while 1: schedule.run_pending() time.sleep(1)
Flexibilité et personnalisation
Schedule offre la flexibilité des expressions cron, vous permettant de créer des plannings complexes. Il prend en charge diverses unités de temps telles que les minutes, les heures, les jours et les semaines.
Exécuter des fonctions Python en tant que tâches
Notez que même si la planification ne peut pas lancer de processus externes, elle peut gérer les fonctions Python comme des tâches. Cela vous permet de planifier des tâches exécutées dans votre programme Python.
Conclusion
Pour ceux qui recherchent une alternative cron légère et portable en Python, la bibliothèque "schedule" est une solution idéale. Il offre l'expressivité et la flexibilité nécessaires à la création de tâches planifiées.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

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