Python----使用schedule模块可以非常简单地设置定时任务

简介: Python----使用schedule模块可以非常简单地设置定时任务

一、安装

pip install schedule

二、schedule模块的用法

1 设置每x周/天/小时/分钟/秒执行一次

如下分别列举了每两秒、每两分钟、每两小时、每两天、每两周执行一次的代码

import schedule
import time

def do_func():

    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))+" in do func ...")
    

def main():
    # 每两秒执行一次
    schedule.every(2).seconds.do(do_func)
    # 每两分钟执行一次
    schedule.every(2).minutes.do(do_func)
    # 每两小时执行一次
    schedule.every(2).hours.do(do_func)
    # 每两天执行一次
    schedule.every(2).days.do(do_func)
    # 每两周执行一次
    schedule.every(2).weeks.do(do_func)

    while True:
        schedule.run_pending()

if __name__=="__main__":
    main()

上述代码时间间隔较长,无法执行演示,下面只执行每2秒执行一次的代码如下:

import schedule
import time

def do_func():

    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))+" in do func ...")

def main():
    schedule.every(2).seconds.do(do_func)

    while True:
        schedule.run_pending()

if __name__=="__main__":
    main()

执行结果如下:

2022-05-24 23:15:01 in do func ...
2022-05-24 23:15:03 in do func ...
2022-05-24 23:15:05 in do func ...
2022-05-24 23:15:07 in do func ...
2022-05-24 23:15:09 in do func ...
2022-05-24 23:15:11 in do func ...
2022-05-24 23:15:13 in do func ...

2 设置定时执行

设置在每分钟的多少秒时,每小时多少分的时刻,每天几点等等指定时间点执行的设置方法如下所示

import schedule
import time

def do_func():

    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))+" in do func ...")


def main():
    # 每分钟的30秒时执行
    schedule.every().minute.at(":30").do(do_func)
    # 每小时10分时执行
    schedule.every().hour.at(":10").do(do_func)
    # 每小时10分30秒时执行
    schedule.every().hour.at("10:30").do(do_func)
    # 每间隔5个小时的10分30秒时执行,比如当前时间7:00,则下一次执行时间为 12:10:30
    schedule.every(5).hour.at("10:30").do(do_func)
    # 每天10点30分执行
    schedule.every().days.at("10:30").do(do_func)
    # 每天10点30分30秒执行
    schedule.every().days.at("10:30:30").do(do_func)
    # 每两天10点30分30秒执行,比如现在执行,明天不执行,后天10:30:30时再次执行
    schedule.every(2).days.at("10:30:30").do(do_func)
    # 每周周一执行
    schedule.every().monday.do(do_func)
    # 每周周三早上8:30执行
    schedule.every().wednesday.at("08:30").do(do_func)
    # 每周周日凌晨 00:00:01 时执行
    schedule.every().sunday.at("00:00:01").do(do_func)

    while True:
        schedule.run_pending()

if __name__=="__main__":
    main()

上述代码时间跨度比较长如法代码演示,下面只演示每分钟30处执行的场景,代码如下:

import schedule
import time

def do_func():

    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))+" in do func ...")


def main():
    # 每分钟的30秒时执行
    schedule.every().minute.at(":30").do(do_func)

    while True:
        schedule.run_pending()

if __name__=="__main__":
    main()

执行结果如下:

2022-05-24 23:36:30 in do func ...
2022-05-24 23:37:30 in do func ...
2022-05-24 23:38:30 in do func ...
2022-05-24 23:39:30 in do func ...
2022-05-24 23:40:30 in do func ...
2022-05-24 23:41:30 in do func ...
2022-05-24 23:42:30 in do func ...

3 可以通过装饰器设置定时任务

如下,同样是每两秒执行一次的定时任务,其他定时任务格式类似

import schedule
import time

@schedule.repeat(schedule.every(2).seconds)
def do_func():
    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))+" in do func ...")


def main():
    while True:
        schedule.run_pending()

if __name__=="__main__":
    main()

执行结果如下

2022-05-24 23:45:40 in do func ...
2022-05-24 23:45:42 in do func ...
2022-05-24 23:45:44 in do func ...
2022-05-24 23:45:46 in do func ...
2022-05-24 23:45:48 in do func ...
2022-05-24 23:45:50 in do func ...
2022-05-24 23:45:52 in do func ...

4 执行任务的函数可以传参数

(1)不使用装饰器的场景

代码如下,传入两个参数

import schedule
import time

def do_func(name,age):

    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))+" in do func : 姓名:"+name+" 年龄:"+str(age))


def main():
    # 每分钟的30秒时执行
    schedule.every(2).seconds.do(do_func,"张三丰",100)

    while True:
        schedule.run_pending()

if __name__=="__main__":
    main()

执行结果如下:

2022-05-24 23:56:41 in do func : 姓名:张三丰 年龄:100
2022-05-24 23:56:43 in do func : 姓名:张三丰 年龄:100
2022-05-24 23:56:45 in do func : 姓名:张三丰 年龄:100
2022-05-24 23:56:47 in do func : 姓名:张三丰 年龄:100
2022-05-24 23:56:49 in do func : 姓名:张三丰 年龄:100
2022-05-24 23:56:51 in do func : 姓名:张三丰 年龄:100

(2)使用装饰器的场景

代码如下,传入两个参数

import schedule
import time

@schedule.repeat(schedule.every(2).seconds,"张三丰",100)
def do_func(name,age):
    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))+" in do func : 姓名:"+name+" 年龄:"+str(age))


def main():
    while True:
        schedule.run_pending()

if __name__=="__main__":
    main()

执行结果如下:

2022-05-24 23:53:30 in do func : 姓名:张三丰 年龄:100
2022-05-24 23:53:32 in do func : 姓名:张三丰 年龄:100
2022-05-24 23:53:34 in do func : 姓名:张三丰 年龄:100
2022-05-24 23:53:36 in do func : 姓名:张三丰 年龄:100
2022-05-24 23:53:38 in do func : 姓名:张三丰 年龄:100
2022-05-24 23:53:40 in do func : 姓名:张三丰 年龄:100
目录
相关文章
|
11月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
Python SQLAlchemy模块:从入门到实战的数据库操作指南
免费提供Python+PyCharm编程环境,结合SQLAlchemy ORM框架详解数据库开发。涵盖连接配置、模型定义、CRUD操作、事务控制及Alembic迁移工具,以电商订单系统为例,深入讲解高并发场景下的性能优化与最佳实践,助你高效构建数据驱动应用。
1161 7
|
11月前
|
监控 安全 程序员
Python日志模块配置:从print到logging的优雅升级指南
从 `print` 到 `logging` 是 Python 开发的必经之路。`print` 调试简单却难维护,日志混乱、无法分级、缺乏上下文;而 `logging` 支持级别控制、多输出、结构化记录,助力项目可维护性升级。本文详解痛点、优势、迁移方案与最佳实践,助你构建专业日志系统,让程序“有记忆”。
968 0
|
11月前
|
JSON 算法 API
Python中的json模块:从基础到进阶的实用指南
本文深入解析Python内置json模块的使用,涵盖序列化与反序列化核心函数、参数配置、中文处理、自定义对象转换及异常处理,并介绍性能优化与第三方库扩展,助你高效实现JSON数据交互。(238字)
827 4
|
11月前
|
存储 Java 调度
Python定时任务实战:APScheduler从入门到精通
APScheduler是Python强大的定时任务框架,通过触发器、执行器、任务存储和调度器四大组件,灵活实现各类周期性任务。支持内存、数据库、Redis等持久化存储,适用于Web集成、数据抓取、邮件发送等场景,解决传统sleep循环的诸多缺陷,助力构建稳定可靠的自动化系统。(238字)
1785 1
|
安全 大数据 程序员
Python operator模块的methodcaller:一行代码搞定对象方法调用的黑科技
`operator.methodcaller`是Python中处理对象方法调用的高效工具,替代冗长Lambda,提升代码可读性与性能。适用于数据过滤、排序、转换等场景,支持参数传递与链式调用,是函数式编程的隐藏利器。
328 4
|
11月前
|
Java 调度 数据库
Python threading模块:多线程编程的实战指南
本文深入讲解Python多线程编程,涵盖threading模块的核心用法:线程创建、生命周期、同步机制(锁、信号量、条件变量)、线程通信(队列)、守护线程与线程池应用。结合实战案例,如多线程下载器,帮助开发者提升程序并发性能,适用于I/O密集型任务处理。
931 0
|
11月前
|
XML JSON 数据处理
超越JSON:Python结构化数据处理模块全解析
本文深入解析Python中12个核心数据处理模块,涵盖csv、pandas、pickle、shelve、struct、configparser、xml、numpy、array、sqlite3和msgpack,覆盖表格处理、序列化、配置管理、科学计算等六大场景,结合真实案例与决策树,助你高效应对各类数据挑战。(238字)
1413 0
|
存储 数据库 开发者
Python SQLite模块:轻量级数据库的实战指南
本文深入讲解Python内置sqlite3模块的实战应用,涵盖数据库连接、CRUD操作、事务管理、性能优化及高级特性,结合完整案例,助你快速掌握SQLite在小型项目中的高效使用,是Python开发者必备的轻量级数据库指南。
959 0
|
存储 安全 数据处理
Python 内置模块 collections 详解
`collections` 是 Python 内置模块,提供多种高效数据类型,如 `namedtuple`、`deque`、`Counter` 等,帮助开发者优化数据处理流程,提升代码可读性与性能,适用于复杂数据结构管理与高效操作场景。
697 0

推荐镜像

更多