python任务调度之schedule

简介

从最简单的例子看起：

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)
schedule.every(5).to(10).days.do(job)
schedule.every().monday.do(job)
schedule.every().wednesday.at("13:15").do(job)
 
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

这是在pypi上面给出的示例。这个栗子简单到我不需要怎么解释。而且，通过这个栗子，我们也可以知道，schedule其实就只是个定时器。在while True死循环中，schedule.run_pending()是保持schedule一直运行，去查询上面那一堆的任务，在任务中，就可以设置不同的时间去运行。跟crontab是类似的。

参考官网：https://schedule.readthedocs.io/en/stable/

 

但是，如果是多个任务运行的话，实际上它们是按照顺序从上往下挨个执行的。如果上面的任务比较复杂，会影响到下面任务的运行时间。比如我们这样：

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)

接下来你就会发现，两个定时任务并不是10秒运行一次，而是12秒。是的。由于job1和job2本身的执行时间，导致任务延迟了。

 

其实解决方法也很简单：用多线程/多进程。不要幼稚地问我“python中的多线程不是没有用吗？”这是两码事。开了一条线程，就把job独立出去运行了，不会占主进程的cpu时间，schedule并没有花掉执行一个任务的时间，它的开销只是开启一条线程的时间，所以，下一次执行就变成了10秒后而不是12秒后。

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)

附：

python代码里执行另一个.py文件

import os

os.system("python filename.py")