Python3实现定时任务的四种方式
最近做一个小程序开发任务,主要负责后台部分开发;根据项目需求,需要实现三个定时任务:
1>定时更新微信token,需要2小时更新一次;
2>商品定时上线;
3>定时检测后台服务是否存活;
使用python去实现这三个任务,这里需要使用定时相关知识点;
python实现定点与定时任务方式比较多,找到下面四中实现方式,每个方式都有自己应用场景;下面来快速介绍python中常用的定时任务实现方式:
1>循环+sleep;
2>线程模块中timer类;
3>schedule模块;
4>定时框架:apscheduler
在开始之前先设定一个任务(这样不用依赖外部环境):
1:定时或者定点监测cpu与内存使用率;
2:将时间,cpu,内存使用情况保存到日志文件;
先来实现系统监测功能:
准备工作:安装psutil:pip install psutil
功能实现
#psutil:获取系统信息模块,可以获取cpu,内存,磁盘等的使用情况 import psutil import time import datetime #logfile:监测信息写入文件 def monitorsystem(logfile = none): #获取cpu使用情况 cpuper = psutil.cpu_percent() #获取内存使用情况:系统内存大小,使用内存,有效内存,内存使用率 mem = psutil.virtual_memory() #内存使用率 memper = mem.percent #获取当前时间 now = datetime.datetime.now() ts = now.strftime('%y-%m-%d %h:%m:%s') line = f'{ts} cpu:{cpuper}%, mem:{memper}%' print(line) if logfile: logfile.write(line)
代码运行结果:
2019-03-21 14:23:41 cpu:0.6%, mem:77.2%
接下来我们要实现定时监测,比如3s监测一下系统资源使用情况。
最简单使用方式:sleep
这种方式最简单,直接使用while+sleep就可以实现:
def loopmonitor(): while true: monitorsystem() #2s检查一次 time.sleep(3) loopmonitor()
输出结果:
2019-03-21 14:28:42 cpu:1.5%, mem:77.6%
2019-03-21 14:28:45 cpu:1.6%, mem:77.6%
2019-03-21 14:28:48 cpu:1.4%, mem:77.6%
2019-03-21 14:28:51 cpu:1.4%, mem:77.6%
2019-03-21 14:28:54 cpu:1.3%, mem:77.6%
这种方式存在问题:只能处理单个定时任务。
如果你依然在编程的世界里迷茫,不知道自己的未来规划
自己是一名高级python开发工程师,从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等,零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴!分享一些学习的方法和需要注意的小细节
又来了新任务:需要每秒监测网络收发字节,代码实现如下:
def monitornetwork(logfile = none): #获取网络收信息 netinfo = psutil.net_io_counters() #获取当前时间 now = datetime.datetime.now() ts = now.strftime('%y-%m-%d %h:%m:%s') line = f'{ts} bytessent={netinfo.bytes_sent}, bytesrecv={netinfo.bytes_recv}' print(line) if logfile: logfile.write(line) monitornetwork()
代码执行结果:
2019-03-21 14:47:21 bytessent=169752183, bytesrecv=1107900973
如果我们同时在while循环中监测两个任务会有等待问题,不能每秒监测网络情况。
timer实现方式
timer最基本理解就是定时器,我们可以启动多个定时任务,这些定时器任务是异步执行,所以不存在等待顺序执行问题。
先来看timer的基本使用:
导入:from threading import timer
主要方法:
timer方法 | 说明 |
---|---|
timer(interval, function, args=none, kwargs=none) | 创建定时器 |
cancel() | 取消定时器 |
start() | 使用线程方式执行 |
join(self, timeout=none) | 等待线程执行结束 |
定时器只能执行一次,如果需要重复执行,需要重新添加任务;
我们先来看基本使用:
from threading import timer #记录当前时间 print(datetime.datetime.now()) #3s执行一次 stimer = timer(3, monitorsystem) #1s执行一次 ntimer = timer(1, monitornetwork) #使用线程方式执行 stimer.start() ntimer.start() #等待结束 stimer.join() ntimer.join() #记录结束时间 print(datetime.datetime.now())
输出结果:
2019-03-21 15:13:36.739798
2019-03-21 15:13:37 bytessent=171337324, bytesrecv=1109002349
2019-03-21 15:13:39 cpu:1.4%, mem:93.2%
2019-03-21 15:13:39.745187
可以看到,花费时间为3s,但是我们想要做的是每秒监控网络状态;如何处理。
timer只能执行一次,所以执行完成之后需要再次添加任务,我们对代码进行修改:
from threading import timer import psutil import time import datetime def monitorsystem(logfile = none): cpuper = psutil.cpu_percent() mem = psutil.virtual_memory() memper = mem.percent now = datetime.datetime.now() ts = now.strftime('%y-%m-%d %h:%m:%s') line = f'{ts} cpu:{cpuper}%, mem:{memper}%' print(line) if logfile: logfile.write(line) #启动定时器任务,每三秒执行一次 timer(3, monitorsystem).start() def monitornetwork(logfile = none): netinfo = psutil.net_io_counters() now = datetime.datetime.now() ts = now.strftime('%y-%m-%d %h:%m:%s') line = f'{ts} bytessent={netinfo.bytes_sent}, bytesrecv={netinfo.bytes_recv}' print(line) if logfile: logfile.write(line) #启动定时器任务,每秒执行一次 timer(1, monitornetwork).start() monitorsystem() monitornetwork()
执行结果:
2019-03-21 15:18:21 cpu:1.5%, mem:93.2%
2019-03-21 15:18:21 bytessent=171376522, bytesrecv=1109124678
2019-03-21 15:18:22 bytessent=171382215, bytesrecv=1109128294
2019-03-21 15:18:23 bytessent=171384278, bytesrecv=1109129702
2019-03-21 15:18:24 cpu:1.9%, mem:93.2%
2019-03-21 15:18:24 bytessent=171386341, bytesrecv=1109131110
2019-03-21 15:18:25 bytessent=171388527, bytesrecv=1109132600
2019-03-21 15:18:26 bytessent=171390590, bytesrecv=1109134008
从时间中可以看到,这两个任务可以同时进行不存在等待问题。
timer的实质是使用线程方式去执行任务,每次执行完后会销毁,所以不必担心资源问题。
调度模块:schedule
schedule是一个第三方轻量级的任务调度模块,可以按照秒,分,小时,日期或者自定义事件执行时间;
安装方式:
pip install schedule
我们来看一个例子:
import datetime import schedule import time def func(): now = datetime.datetime.now() ts = now.strftime('%y-%m-%d %h:%m:%s') print('do func time :',ts) def func2(): now = datetime.datetime.now() ts = now.strftime('%y-%m-%d %h:%m:%s') print('do func2 time:',ts) def tasklist(): #清空任务 schedule.clear() #创建一个按秒间隔执行任务 schedule.every(1).seconds.do(func) #创建一个按2秒间隔执行任务 schedule.every(2).seconds.do(func2) #执行10s for i in range(10): schedule.run_pending() time.sleep(1) tasklist()
执行结果:
do func time : 2019-03-22 08:51:38
do func2 time: 2019-03-22 08:51:39
do func time : 2019-03-22 08:51:39
do func time : 2019-03-22 08:51:40
do func2 time: 2019-03-22 08:51:41
do func time : 2019-03-22 08:51:41
do func time : 2019-03-22 08:51:42
do func2 time: 2019-03-22 08:51:43
do func time : 2019-03-22 08:51:43
do func time : 2019-03-22 08:51:44
do func2 time: 2019-03-22 08:51:45
do func time : 2019-03-22 08:51:45
do func time : 2019-03-22 08:51:46
执行过程分析:
>1>因为在jupyter下执行,所以先将schedule任务清空;
>2>按时间间在schedule中隔添加任务;
>3>这里按照秒间隔添加func,按照两秒间隔添加func2;
>4>schedule添加任务后,需要查询任务并执行任务;
>5>为了防止占用资源,每秒查询到点任务,然后顺序执行;
第5个顺序执行怎么理解,我们修改func函数,里面添加time.sleep(2)
然后只执行func工作,输出结果:
do func time : 2019-03-22 09:00:59
do func time : 2019-03-22 09:01:02
do func time : 2019-03-22 09:01:05
可以看到时间间隔为3s,为什么不是1s?
因为这个按照顺序执行,func休眠2s,循环任务查询休眠1s,所以会存在这个问题。
在我们使用这种方式执行任务需要注意这种阻塞现象。
我们看下schedule模块常用使用方法:
#schedule.every(1)创建job, seconds.do(func)按秒间隔查询并执行 schedule.every(1).seconds.do(func) #添加任务按分执行 schedule.every(1).minutes.do(func) #添加任务按天执行 schedule.every(1).days.do(func) #添加任务按周执行 schedule.every().weeks.do(func) #添加任务每周1执行,执行时间为下周一这一时刻时间 schedule.every().monday.do(func) #每周1,1点15开始执行 schedule.every().monday.at("12:00").do(job)
这种方式局限性:如果工作任务回非常耗时就会影响其他任务执行。我们可以考虑使用并发机制配置这个模块使用。
任务框架apscheduler
apscheduler是python的一个定时任务框架,用于执行周期或者定时任务,
可以基于日期、时间间隔,及类似于linux上的定时任务crontab类型的定时任务;
该该框架不仅可以添加、删除定时任务,还可以将任务存储到数据库中,实现任务的持久化,使用起来非常方便。
安装方式:pip install apscheduler
apscheduler组件及简单说明:
1>triggers(触发器):触发器包含调度逻辑,每一个作业有它自己的触发器
2>job stores(作业存储):用来存储被调度的作业,默认的作业存储器是简单地把作业任务保存在内存中,支持存储到mongodb,redis数据库中
3> executors(执行器):执行器用来执行定时任务,只是将需要执行的任务放在新的线程或者线程池中运行
4>schedulers(调度器):调度器是将其它部分联系在一起,对使用者提供接口,进行任务添加,设置,删除。
来看一个简单例子:
import time from apscheduler.schedulers.blocking import blockingscheduler def func(): now = datetime.datetime.now() ts = now.strftime('%y-%m-%d %h:%m:%s') print('do func time :',ts) def func2(): #耗时2s now = datetime.datetime.now() ts = now.strftime('%y-%m-%d %h:%m:%s') print('do func2 time:',ts) time.sleep(2) def dojob(): #创建调度器:blockingscheduler scheduler = blockingscheduler() #添加任务,时间间隔2s scheduler.add_job(func, 'interval', seconds=2, id='test_job1') #添加任务,时间间隔5s scheduler.add_job(func2, 'interval', seconds=3, id='test_job2') scheduler.start() dojob()
输出结果:
do func time : 2019-03-22 10:32:20
do func2 time: 2019-03-22 10:32:21
do func time : 2019-03-22 10:32:22
do func time : 2019-03-22 10:32:24
do func2 time: 2019-03-22 10:32:24
do func time : 2019-03-22 10:32:26
输出结果中可以看到:任务就算是有延时,也不会影响其他任务执行。
apscheduler框架提供丰富接口去实现定时任务,可以去参考官方文档去查看使用方式。
最后选择:
简单总结上面四种定时定点任务实现:
1:循环+sleep方式适合简答测试,
2:timer可以实现定时任务,但是对定点任务来说,需要检查当前时间点;
3:schedule可以定点定时执行,但是需要在循环中检测任务,而且存在阻塞;
4:apscheduler框架更加强大,可以直接在里面添加定点与定时任务;
综合考虑,决定使用apscheduler框架,实现简单,只需要直接创建任务,并将添加到调度器中即可。
总结
以上所述是小编给大家介绍的python3实现定时任务的四种方式,希望对大家有所帮助