作者：韩信子@ShowMeAI
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打算工作是简直每个开发人员都会用到的性能，在服务器上能够用 Cron 作业来进行任务调度，它也是一种稳固的形式。但咱们也能够齐全程序化，全副应用 Python 来实现调度程序，而且能够有更简略的配置形式。

基于 Python 的任务调度

疾速装置与利用

Python工具包 schedule能够轻松地在 Python 中进行任务调度，咱们能够通过 PyPI 疾速装置它。

$ pip install schedule

借助于 schedule，咱们简直能够像用自然语言谈话一样疾速构建工作打算和时间表。比方，你想每小时运行一次某个性能函数（比方性能是发邮件的函数send_email) ，写法是这样的：

schedule.every().hour.do(send_email)

整个过程十分程序化和天然，残缺的一个『构建工作+任务调度』程序如下（咱们把每小时发送一次邮件调整为每天一次了）。

import timeimport scheduledef send_email():    # 发送邮件的操作能够加在这里    print("Sending email...")schedule.every().day.at("14:45").do(send_email)while True:    schedule.run_pending()    time.sleep(1)

下面的代码将在每天下午14:45 调用send_email函数。除书写简略易用之外，schedule 工具库还提供了一系列其余性能。

应用装璜器进行调度

咱们能够应用装璜器让代码更加洁净和优雅。schedule 工具包反对开箱即用的装璜器。咱们把下面发送电子邮件的示例改用装璜器实现，代码如下。

import timefrom schedule import repeat, every, run_pending@repeat(every(10).seconds)@repeat(every(5).seconds)def send_email():    # 发送邮件的操作能够加在这里    print("Sending email...")while True:    run_pending()    time.sleep(1)

上述代码示例中，咱们为同一个工作定制了两个打算。第一个将每 10 秒调用一次性能函数，第二个将每 5 秒调用一次。

应用参数运行打算工作

咱们有时候会心愿工作的调用更灵便一些，比方如果能够通过传递参数来管制任务调度，那就免去了写死各种细节的问题。上面咱们把发邮件的工作写成可承受参数的模式：

@repeat(every(10).seconds)@repeat(every(5).seconds, email="[email protected]")def send_email(email="[email protected]"):    # 发送邮件的操作能够加在这里    print(f"Sending email...: to {email}")

通过下面的简略解决，咱们能够把电子邮箱当作参数传递给调度工作。如果咱们心愿通过命令行参数给脚本传参，一个示例的代码如下：

import argparsedef send_email(email="[email protected]"):    # 发送邮件的操作能够加在这里    print(f"Sending email...: to {email}")if __name__ == "__main__":    parser = argparse.ArgumentParser()    parser.add_argument("-e", "--email", help="Email to send")    args = parser.parse_args()    if args.email:        send_email(args.email)    else:        send_email()

接下来咱们就能够在终端中运行上述脚本，如下所示：

$ python send_mail.py -e [email protected]# 咱们也能够应用默认的邮箱参数$ python send_email.py

总结

按计划运行工作是开发过程中的最常见需要之一，零碎自带的 Crontab 很好用，但大家也能够试试用 Python 的 schedule 库，让整个代码流程从性能到自动化任务调度都浑然一体。

参考资料

  • schedule：https://schedule.readthedocs.io/en/stable/