太實用了！ Schedule模組， Python 週期任務神器！

如果你想在Linux伺服器上週期性地執行某個Python 腳本，最出名的選擇應該是Crontab 腳本，但是Crontab 有以下缺點：

<strong>#1.不方便執行<strong>秒級的任務</strong>。 </strong> 

<strong>#2.當需要執行的計時任務有數百個的時候，Crontab的<strong>管理就會特別不方便</strong>。 </strong> 

另一個選擇是Celery，但是Celery 的設定比較麻煩，如果你只是需要一個輕量級的調度工具，Celery 不會是個好選擇。

在你想要使用一個輕量級的任務排程工具，而且希望它盡量簡單、容易使用、不需要外部依賴，最好能夠容納Crontab 的所有基本功能，那麼Schedule 模組是你的不二之選。

使用它來調度任務可能只需要幾行程式碼，感受一下：

# Python 实用宝典
import schedule
import time

def job():
    print("I'm working...")

schedule.every(10).minutes.do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

上面的程式碼表示每10分鐘執行一次 job 函數，非常簡單方便。你只需要引入schedule 模組，透過呼叫 <strong>#scedule.every(時間數).時間類型.do(job)</strong> ##  發布週期任務。

發佈後的週期任務需要用 <strong>#run_pending</strong> 函數來偵測是否執行，因此需要一個 <strong>While</strong> 循環不斷地輪詢這個函數。

以下具體講Schedule模組的安裝與初級、進階使用方法。

1.準備

#請選擇下列任一種方式輸入指令安裝依賴# ：

1. Windows 環境開啟Cmd (開始-執行-CMD)。

2. MacOS 環境 開啟 Terminal (command 空格輸入Terminal)。

3. 如果你用的是VSCode編輯器或Pycharm，可以直接使用介面下方的Terminal.

pip install schedule

#2.基本上使用

最基本的使用在文首已經提到過，下面給大家展示更多的調度任務範例：

# Python 实用宝典
import schedule
import time

def job():
    print("I'm working...")

# 每十分钟执行任务
schedule.every(10).minutes.do(job)
# 每个小时执行任务
schedule.every().hour.do(job)
# 每天的10:30执行任务
schedule.every().day.at("10:30").do(job)
# 每个月执行任务
schedule.every().monday.do(job)
# 每个星期三的13:15分执行任务
schedule.every().wednesday.at("13:15").do(job)
# 每分钟的第17秒执行任务
schedule.every().minute.at(":17").do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

可以看到，從月到秒的配置，上面的例子都覆蓋到了。不過如果你想只執行一次任務的話，可以這麼配：

# Python 实用宝典
import schedule
import time

def job_that_executes_once():
    # 此处编写的任务只会执行一次...
    return schedule.CancelJob

schedule.every().day.at('22:30').do(job_that_executes_once)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

參數傳遞

如果你有參數需要傳遞給作業去執行，你只需要這麼做：

# Python 实用宝典
import schedule

def greet(name):
    print('Hello', name)

# do() 将额外的参数传递给job函数
schedule.every(2).seconds.do(greet, name='Alice')
schedule.every(4).seconds.do(greet, name='Bob')

取得目前所有的作業

#如果你想取得目前所有的作業：

# Python 实用宝典
import schedule

def hello():
    print('Hello world')

schedule.every().second.do(hello)

all_jobs = schedule.get_jobs()

取消所有作業

如果某些機制觸發了，你需要立即清除目前程式的所有作業：

# Python 实用宝典
import schedule

def greet(name):
    print('Hello {}'.format(name))

schedule.every().second.do(greet)

schedule.clear()

標籤功能

#在設定作業的時候，為了後續方便管理作業，你可以給作業打個標籤，這樣你可以透過標籤過濾來取得作業或取消作業。

# Python 实用宝典
import schedule

def greet(name):
    print('Hello {}'.format(name))

# .tag 打标签
schedule.every().day.do(greet, 'Andrea').tag('daily-tasks', 'friend')
schedule.every().hour.do(greet, 'John').tag('hourly-tasks', 'friend')
schedule.every().hour.do(greet, 'Monica').tag('hourly-tasks', 'customer')
schedule.every().day.do(greet, 'Derek').tag('daily-tasks', 'guest')

# get_jobs(标签)：可以获取所有该标签的任务
friends = schedule.get_jobs('friend')

# 取消所有 daily-tasks 标签的任务
schedule.clear('daily-tasks')

設定作業截止時間

如果你需要讓某個作業到某個時間截止，你可以透過這個方法：

# Python 实用宝典
import schedule
from datetime import datetime, timedelta, time

def job():
    print('Boo')

# 每个小时运行作业，18:30后停止
schedule.every(1).hours.until("18:30").do(job)

# 每个小时运行作业，2030-01-01 18:33 today
schedule.every(1).hours.until("2030-01-01 18:33").do(job)

# 每个小时运行作业，8个小时后停止
schedule.every(1).hours.until(timedelta(hours=8)).do(job)

# 每个小时运行作业，11:32:42后停止
schedule.every(1).hours.until(time(11, 33, 42)).do(job)

# 每个小时运行作业，2020-5-17 11:36:20后停止
schedule.every(1).hours.until(datetime(2020, 5, 17, 11, 36, 20)).do(job)

截止日期之後，該作業將無法運作。

立即執行所有作業，而不管其排程如何

#

如果某个机制触发了，你需要立即运行所有作业，可以调用 ​<strong>​schedule.run_all()​</strong>​ :

# Python 实用宝典
import schedule

def job_1():
    print('Foo')

def job_2():
    print('Bar')

schedule.every().monday.at("12:40").do(job_1)
schedule.every().tuesday.at("16:40").do(job_2)

schedule.run_all()

# 立即运行所有作业，每次作业间隔10秒
schedule.run_all(delay_seconds=10)

3.高级使用

装饰器安排作业

如果你觉得设定作业这种形式太啰嗦了，也可以使用装饰器模式：

# Python 实用宝典
from schedule import every, repeat, run_pending
import time

# 此装饰器效果等同于 schedule.every(10).minutes.do(job)
@repeat(every(10).minutes)
def job():
    print("I am a scheduled job")

while True:
    run_pending()
    time.sleep(1)

并行执行

默认情况下，Schedule 按顺序执行所有作业。其背后的原因是，很难找到让每个人都高兴的并行执行模型。

不过你可以通过多线程的形式来运行每个作业以解决此限制：

# Python 实用宝典
import threading
import time
import schedule

def job1():
    print("I'm running on thread %s" % threading.current_thread())
def job2():
    print("I'm running on thread %s" % threading.current_thread())
def job3():
    print("I'm running on thread %s" % threading.current_thread())

def run_threaded(job_func):
    job_thread = threading.Thread(target=job_func)
    job_thread.start()

schedule.every(10).seconds.do(run_threaded, job1)
schedule.every(10).seconds.do(run_threaded, job2)
schedule.every(10).seconds.do(run_threaded, job3)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

日志记录

Schedule 模块同时也支持 logging 日志记录，这么使用：

# Python 实用宝典
import schedule
import logging

logging.basicConfig()
schedule_logger = logging.getLogger('schedule')
# 日志级别为DEBUG
schedule_logger.setLevel(level=logging.DEBUG)

def job():
    print("Hello, Logs")

schedule.every().second.do(job)

schedule.run_all()

schedule.clear()

效果如下：

DEBUG:schedule:Running *all* 1 jobs with 0s delay in between
DEBUG:schedule:Running job Job(interval=1, unit=seconds, do=job, args=(), kwargs={})
Hello, Logs
DEBUG:schedule:Deleting *all* jobs

异常处理

Schedule 不会自动捕捉异常，它遇到异常会直接抛出，这会导致一个严重的问题：后续所有的作业都会被中断执行，因此我们需要捕捉到这些异常。

你可以手动捕捉，但是某些你预料不到的情况需要程序进行自动捕获，加一个装饰器就能做到了：

# Python 实用宝典
import functools

def catch_exceptions(cancel_on_failure=False):
    def catch_exceptions_decorator(job_func):
        @functools.wraps(job_func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            try:
                return job_func(*args, **kwargs)
            except:
                import traceback
                print(traceback.format_exc())
                if cancel_on_failure:
                    return schedule.CancelJob
        return wrapper
    return catch_exceptions_decorator

@catch_exceptions(cancel_on_failure=True)
def bad_task():
    return 1 / 0

schedule.every(5).minutes.do(bad_task)

这样，​<strong>​bad_task​</strong>​ 在执行时遇到的任何错误，都会被 ​<strong>​catch_exceptions ​</strong>​ 捕获，这点在保证调度任务正常运转的时候非常关键。

以上是太實用了！ Schedule模組， Python 週期任務神器！的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！