Cron を使用せずに関数を繰り返し実行する方法
Python 愛好家は、多くの場合、Cron を必要とせずに指定された間隔で関数を永続的に実行するという課題に直面します。複雑な cron セットアップ。簡単なアプローチの 1 つは、単純な while ループを利用することです。
while True: # Code executed here time.sleep(60)
このコードは、60 秒ごとに関数を継続的に実行する目的を果たしているようです。ただし、このアプローチには潜在的な落とし穴が存在します。ループが際限なく実行され続けると、リソースが枯渇してパフォーマンスの低下やシステムのクラッシュが発生するリスクがあります。
これらの問題を適切に解決するには、Python の sched モジュールなどのイベント スケジューラの採用を検討してください。
import sched, time def do_something(scheduler): # schedule the next call first scheduler.enter(60, 1, do_something, (scheduler,)) print("Doing stuff...") # then do your stuff my_scheduler = sched.scheduler(time.time, time.sleep) my_scheduler.enter(60, 1, do_something, (my_scheduler,)) my_scheduler.run()
sched モジュールを使用すると、実行時間を複雑に制御しながらタスクのスケジュールを設定できます。このシナリオでは、 do_something() は、60 秒ごとに自身のスケジュールを変更し、同時に目的のタスクを実行するコールバック関数として機能します。このメカニズムにより、プログラムの応答性を妨げることなく、指定された間隔で関数が継続的に実行されます。
本質的に、イベント スケジューラーを利用すると、while の制限なしに Python で関数を繰り返し実行するための、より堅牢でリソース効率の高いソリューションが提供されます。ループします。
以上がCron ジョブやリソースを使い果たさずに Python 関数を繰り返し実行するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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listsandnumpyarraysinpythonhavedifferentmemoryfootprints:listsaremoreflexiblellessmemory-efficient、whileenumpyarraysaraysareoptimizedfornumericaldata.1)listsstorereferencesto objects、with whowedaround64byteson64-bitedatigu

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Pythonリストスライスの基本的な構文はリストです[start:stop:step]。 1.STARTは最初の要素インデックス、2。ストップは除外された最初の要素インデックスであり、3.ステップは要素間のステップサイズを決定します。スライスは、データを抽出するためだけでなく、リストを変更および反転させるためにも使用されます。

ListSoutPerformArraysIn:1)ダイナミシジョンアンドフレーケンティオン/削除、2)ストーリングヘテロゼンダタ、および3)メモリ効率の装飾、ButmayhaveslightPerformancostsinceNASOPERATIONS。

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