提到定時任務調度的時候，相信很多人會想到celery，要麼就寫個腳本塞到crontab中。不過，一個小的定時腳本，要用celery的話太“重”了。所以，我找到了一個輕量級的定時任務調度的庫：schedule。
任務調度，輕量級的定時任務調度的庫：schedule。
庫的安裝還是最簡單的pip install schedule，使用起來也是很容易理解的。
1. 基本使用
mport schedule
import time
def job():
print("I'm working...")
def job2():
print("I'm working... in job2")
#schedule.every(10).minutes.do(job) # 每10分鐘執行一次job函數
#schedule.every(10).seconds.do(job) # 每10秒執行一次job函數
#schedule.every().hour.do(job) # 當every()沒參數時默認是1小時/分鐘/秒執行一次job函數
schedule.every().day.at("15:29").do(job) # 在每天10:30執行job函數
#schedule.every(5).to(10).days.do(job)
#schedule.every(5).to(10).seconds.do(job) # 每隔5秒和10秒執行job工作
#schedule.every().monday.do(job) # 每週一執行
#schedule.every().wednesday.at("13:15").do(job) # 具體某一天某個時刻執行一次job函數
#schedule.every(10).seconds.do(job2) # 可以同時定時執行多個任務，但是每個任務是按順序執行
i=0
while True:
i=i+1
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
print(i)
運行：
...
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
I'm working...
54
55
56
...
"15:29"是我自己定的，可以看到定點運行了。
通過這個栗子，我們也可以知道，schedule其實就只是個定時器。在while True死循環中，schedule.run_pending()是保持schedule一直運行，去查詢上面那一堆的任務，在任務中，就可以設置不同的時間去運行。跟crontab是類似的。
2. 多任務運行
但是，如果是多個任務運行的話，實際上它們是按照順序從上往下挨個執行的。如果上面的任務比較複雜，會影響到下面任務的運行時間。比如我們這樣：
import datetime
import schedule
import time
def job1():
print("I'm working for job1")
time.sleep(2)
print("job1:", datetime.datetime.now())
def job2():
print("I'm working for job2")
time.sleep(2)
print("job2:", datetime.datetime.now())
def run():
schedule.every(10).seconds.do(job1)
schedule.every(10).seconds.do(job2)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
run()
運行：
I'm working for job1
job1: 2018-11-23 15:38:19.917520
I'm working for job2
job2: 2018-11-23 15:38:21.919624
I'm working for job1
job1: 2018-11-23 15:38:31.944652
I'm working for job2
job2: 2018-11-23 15:38:34.954488
I'm working for job1
job1: 2018-11-23 15:38:43.980233
I'm working for job2
job2: 2018-11-23 15:38:46.986861
I'm working for job1
job1: 2018-11-23 15:38:56.008891
I'm working for job2
job2: 2018-11-23 15:38:59.013363
I'm working for job1
job1: 2018-11-23 15:39:08.032680
I'm working for job2
job2: 2018-11-23 15:39:11.034983
接下來你就會發現，兩個定時任務並不是10秒運行一次，而是12秒。是的。由於job1和job2本身的執行時間，導致任務延遲了。
其實解決方法也很簡單：用多線程/多進程。開了一條線程，就把job獨立出去運行了，不會佔主進程的cpu時間，schedule並沒有花掉執行一個任務的時間，它的開銷只是開啓一條線程的時間，所以，下一次執行就變成了10秒後而不是12秒後。
import datetime
import schedule
import threading
import time
def job1():
print("I'm working for job1")
time.sleep(2)
print("job1:", datetime.datetime.now())
def job2():
print("I'm working for job2")
time.sleep(2)
print("job2:", datetime.datetime.now())
def job1_task():
threading.Thread(target=job1).start()
def job2_task():
threading.Thread(target=job2).start()
def run():
schedule.every(10).seconds.do(job1_task)
schedule.every(10).seconds.do(job2_task)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
run()
這裏運行感覺還是有點問題的。。
注意：唯一要注意的是，這裏面job不應當是死循環類型的，也就是說，這個線程應該有一個執行完畢的出口。一是因爲線程萬一僵死，會是非常棘手的問題；二是下一次定時任務還會開啓一個新的線程，執行次數多了就會演變成災難。如果schedule的時間間隔設置得比job執行的時間短，一樣會線程堆積形成災難，所以，還是需要注意一下的。
另一個例子：
import datetime
import schedule
import time
def job1():
print("I'm working for job1")
time.sleep(2)
print("job1:", datetime.datetime.now())
def job2():
print("I'm working for job2")
time.sleep(2)
print("job2:", datetime.datetime.now())
def run():
schedule.every().day.at("22:19").do(job1)
schedule.every().day.at("22:19").do(job2)
#schedule.every(3).seconds.do(job1)
#schedule.every(3).seconds.do(job2)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
run()
又一個多線程的例子：
import datetime
import schedule
import threading
import time
def job1():
print("I'm working for job1")
time.sleep(2)
print("job1:", datetime.datetime.now())
def job2():
print("I'm working for job2")
time.sleep(2)
print("job2:", datetime.datetime.now())
def job1_task():
threading.Thread(target=job1).start()
def job2_task():
threading.Thread(target=job2).start()
def run():
schedule.every().day.at("22:23").do(job1_task)
schedule.every().day.at("22:23").do(job2_task)
#schedule.every(3).seconds.do(job1_task)
#schedule.every(3).seconds.do(job2_task)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
run()