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- 固定时间间隔执行任务
- time.sleep
- threading.Timer
- 固定时间点执行任务
在项目中，我们可能遇到有定时任务的需求。
- 其一：每隔一个时间段就执行任务。
比如：压测中每隔45分钟调整温箱的温度。 - 其二：定时执行任务。
例如每天早上 8 点定时推送早报。
今天，我跟大家分享下 Python 定时任务的实现方法。
固定时间间隔执行任务
import time
import logging
logging.basicConfig(
level=logging.debug,
format="%(asctime)s.%(msecs)d | %(threadName)s | %(levelname)s - %(message)s"
)
def task():
logging.info("Task Start.")
time.sleep(1)
logging.info("Task Done.")
time.sleep
第一种办法是最简单又最暴力。
那就是在一个死循环中，使用线程睡眠函数 sleep()。
while True:
task()
time.sleep(5)
上述的方法有几个问题：
- 阻塞主进程，这个也好解决，可以放到线程中去执行
- 一次只有一个task，这个也有解决办法，可以多启几个线程
threading.Timer
既然第一种方法暴力，那么有没有比较优雅点的方法？
Python 标准库 threading 中有个 Timer 类。
它会新启动一个线程来执行定时任务，所以它是非阻塞函式。
原理：线程中预置一个finished的事件，通过finished.wait等待固定时间间隔。
超时则执行任务。如果需要取消任务，可以调用Timer.cancel来取消任务。
from threading import Timer t = Timer(task, 5) t.start()
优点：
不阻塞主进程，task在线程中执行
缺点：
一个Timer只能执行一次task就结束了。
如果想循环，需要改造一下task函数。
from threading import Timer
def repeat_task():
t = Timer(5, repeat_task)
# 开始任务的位置决定了是任务之间等待固定间隔时间
# 还是每个任务的开始等待固定间隔时间
t.start()
task()
这样可以循环执行，但是仍然只能一个线程一个任务。
Q：如何跳出循环
A：加入一个标识符：
sleep可以用一个布尔值来控制Timer可以用一个Event来控制
固定时间点执行任务
以上是用内置的方法中比较简单的实现方式。简单的功能可以实现。
前面执行的都是指定间隔时间的定时任务，那怎么执行指定时间点的任务呢？
上面的方法是可以做到的。有两种思路，
- 前面我们指定了间隔时间，那指定时间点，就先计算当前时间到指定时间点的间隔时间
- 不管间隔时间，而是记录任务时间点，然后实时去检查是否到达指定时间点
思路有了，但是对于固定时间点执行任务的场景以及后面更复杂的场景，自己实现可能就变得复杂。
下面再介绍几个进阶的定时任务的实现方式，可以适应更复杂的业务场景。
sched
第三种方式是使用标准库中sched模块。sched 是事件调度器，
它通过 scheduler 类来调度事件，从而达到定时执行任务的效果。
简单示例如下：
import sched schedule = sched.scheduler() # 初始化 sched 模块的 scheduler 类 schedule.enter(10, 1, task) # 增加调度任务 schedule.run() # 开始调度任务
scheduler 提供了两个添加调度任务的函数:
-
enter(delay, priority, action, argument=(), kwargs={})该函数可以延迟一定时间执行任务。delay 表示延迟多长时间执行任务，单位是秒。
priority为优先级，越小优先级越大。两个任务指定相同的延迟时间，优先级大的任务会向被执行。
action 即需要执行的函数，argument 和 kwargs 分别是函数的位置和关键字参数。 -
scheduler.enterabs(time, priority, action, argument=(), kwargs={})添加一项任务，但这个任务会在 time 这时刻执行。因此，time 是绝对时间。其他参数用法与 enter() 中的参数用法是一致。
优点：
- 执行时间间隔和时间点执行任务
- 可以添加不同的任务
- 任务可以设置优先级
缺点：
scheduler 中的每个调度任务只会工作一次，不会无限循环被调用。如果想重复执行同一任务， 需要重复添加调度任务即可。
import sched
import threading
from functools import wraps
s = sched.scheduler()
STOP_FLAG = threading.Event()
def repeat(interval):
def wrapper(func):
@wraps(func)
def inner():
if not STOP_FLAG.is_set():
s.enter(interval, 0, inner)
func()
return inner
return wrapper
@repeat(5)
def new_task():
return task()
new_task()
t = threading.Thread(target=s.run)
t.start()
实现原理
当然我们仅仅学会怎么用还是不够的，不能知其然而不知其所以然。
介绍了那么多方法，那么多库，但是底层的实现逻辑都是差不多的。
一个完整的定时任务系统，有三个部分：
- 任务队列(task queue)
根据执行时间和优先级进行排序
排序sorted(): 任务一多，整个队列重排，性能堪忧
heapq.pop()：堆排序，只获取最高优先级的任务，不重复排序 - 调度器(scheduler)
- 执行器(executor)
从前到后，实现的内容越来越多，控制的精细度也就越来越高，实现的功能也就越来越丰富。
import sched
import time
import threading
from functools import wraps
from task import task
from typing import Callable
STOP_FLAG = threading.Event()
def timeloop(func: Callable, interval: int):
while True:
func()
time.sleep(interval)
def repeat_task(func: Callable, interval: int):
# 新建任务的前后，决定了是在任务结束后等待时间，还是固定间隔
if not STOP_FLAG.is_set():
t = threading.Timer(interval, repeat_task, args=(func, interval))
t.start()
func()
def timer_schedule(func: Callable, interval: int):
repeat_task(func, interval)
s = sched.scheduler()
def repeat(interval):
def wrapper(func):
@wraps(func)
def inner():
if not STOP_FLAG.is_set():
s.enter(interval, 0, inner)
func()
return inner
return wrapper
@repeat(5)
def new_task():
return task()
def sched_schedule(func: Callable, interval: int):
func()
t = threading.Thread(target=s.run)
t.start()
return t
def main(schedule):
schedule_thread = schedule(new_task, 5)
while True:
try:
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
STOP_FLAG.set()
schedule_thread.join()
break
if __name__ == "__main__":
# main(timeloop)
# main(timer_schedule)
main(sched_schedule)
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