Schedule—简单实用的 Python 周期任务调度工具

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 如果你想周期性地执行某个 Python 脚本，最出名的选择应该是 Crontab 脚本，但是 Crontab 具有以下缺点：

•  1.不方便执行秒级任务。
•   2.当需要执行的定时任务有上百个的时候，Crontab 的管理就会特别不方便。

还有一个选择是 Celery，但是 Celery 的配置比较麻烦，如果你只是需要一个轻量级的调度工具，Celery 不会是一个好选择。

在你想要使用一个轻量级的任务调度工具，而且希望它尽量简单、容易使用、不需要外部依赖，最好能够容纳 Crontab 的所有基本功能，那么 Schedule 模块是你的不二之选。

使用它来调度任务可能只需要几行代码，感受一下： 

# Python 实用宝典  
import schedule  
import time  
def job():  
    print("I'm working...")  
schedule.every(10).minutes.do(job)  
while True:  
    schedule.run_pending()  
    time.sleep(1) 

上面的代码表示每10分钟执行一次 job 函数，非常简单方便。你只需要引入 schedule 模块，通过调用 scedule.every(时间数).时间类型.do(job)  发布周期任务。

发布后的周期任务需要用 run_pending 函数来检测是否执行，因此需要一个 While 循环不断地轮询这个函数。

下面具体讲讲Schedule模块的安装和初级、进阶使用方法。

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：

1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。

2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。

3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install schedule

2.基本使用

最基本的使用在文首已经提到过，下面给大家展示更多的调度任务例子： 

# Python 实用宝典  
import schedule  
import time  
def job():  
    print("I'm working...")  
# 每十分钟执行任务  
schedule.every(10).minutes.do(job)  
# 每个小时执行任务  
schedule.every().hour.do(job)  
# 每天的10:30执行任务  
schedule.every().day.at("10:30").do(job)  
# 每个月执行任务  
schedule.every().monday.do(job)  
# 每个星期三的13:15分执行任务  
schedule.every().wednesday.at("13:15").do(job)  
# 每分钟的第17秒执行任务  
schedule.every().minute.at(":17").do(job)  
while True:  
    schedule.run_pending()  
    time.sleep(1) 

可以看到，从月到秒的配置，上面的例子都覆盖到了。不过如果你想只运行一次任务的话，可以这么配： 

# Python 实用宝典  
import schedule  
import time  
def job_that_executes_once():  
    # 此处编写的任务只会执行一次...  
    return schedule.CancelJob  
schedule.every().day.at('22:30').do(job_that_executes_once)  
while True:  
    schedule.run_pending()  
    time.sleep(1) 

参数传递

如果你有参数需要传递给作业去执行，你只需要这么做： 

# Python 实用宝典  
import schedule  
def greet(name):  
    print('Hello', name)  
# do() 将额外的参数传递给job函数  
schedule.every(2).seconds.do(greet, name='Alice')  
schedule.every(4).seconds.do(greet, name='Bob') 

获取目前所有的作业

如果你想获取目前所有的作业： 

# Python 实用宝典  
import schedule  
def hello():  
    print('Hello world')  
schedule.every().second.do(hello)  
all_jobs = schedule.get_jobs() 

取消所有作业

如果某些机制触发了，你需要立即清除当前程序的所有作业： 

# Python 实用宝典  
import schedule  
def greet(name):  
    print('Hello {}'.format(name))  
schedule.every().second.do(greet)  
schedule.clear()  

标签功能

在设置作业的时候，为了后续方便管理作业，你可以给作业打个标签，这样你可以通过标签过滤获取作业或取消作业。 

# Python 实用宝典  
import schedule  
def greet(name):  
    print('Hello {}'.format(name))  
# .tag 打标签  
schedule.every().day.do(greet, 'Andrea').tag('daily-tasks', 'friend')  
schedule.every().hour.do(greet, 'John').tag('hourly-tasks', 'friend')  
schedule.every().hour.do(greet, 'Monica').tag('hourly-tasks', 'customer')  
schedule.every().day.do(greet, 'Derek').tag('daily-tasks', 'guest')   
# get_jobs(标签)：可以获取所有该标签的任务  
friends = schedule.get_jobs('friend')  
# 取消所有 daily-tasks 标签的任务  
schedule.clear('daily-tasks') 

设定作业截止时间

如果你需要让某个作业到某个时间截止，你可以通过这个方法： 

# Python 实用宝典  
import schedule  
from datetime import datetime, timedelta, time  
def job():  
    print('Boo')  
# 每个小时运行作业，18:30后停止  
schedule.every(1).hours.until("18:30").do(job)  
# 每个小时运行作业，2030-01-01 18:33 today  
schedule.every(1).hours.until("2030-01-01 18:33").do(job)  
# 每个小时运行作业，8个小时后停止  
schedule.every(1).hours.until(timedelta(hours=8)).do(job)  
# 每个小时运行作业，11:32:42后停止  
schedule.every(1).hours.until(time(11, 33, 42)).do(job)  
# 每个小时运行作业，2020-5-17 11:36:20后停止  
schedule.every(1).hours.until(datetime(2020, 5, 17, 11, 36, 20)).do(job) 

截止日期之后，该作业将无法运行。

立即运行所有作业，而不管其安排如何

如果某个机制触发了，你需要立即运行所有作业，可以调用 schedule.run_all() : 

# Python 实用宝典  
import schedule  
def job_1():  
    print('Foo')  
def job_2():  
    print('Bar')  
schedule.every().monday.at("12:40").do(job_1) 
schedule.every().tuesday.at("16:40").do(job_2)  
schedule.run_all()  
# 立即运行所有作业，每次作业间隔10秒  
schedule.run_all(delay_seconds=10) 

3.高级使用

装饰器安排作业

如果你觉得设定作业这种形式太啰嗦了，也可以使用装饰器模式： 

# Python 实用宝典  
from schedule import every, repeat, run_pending  
import time  
# 此装饰器效果等同于 schedule.every(10).minutes.do(job)  
@repeat(every(10).minutes) 
def job():  
    print("I am a scheduled job")  
while True:  
    run_pending()  
    time.sleep(1) 

并行执行

默认情况下，Schedule 按顺序执行所有作业。其背后的原因是，很难找到让每个人都高兴的并行执行模型。

不过你可以通过多线程的形式来运行每个作业以解决此限制： 

# Python 实用宝典  
import threading  
import time  
import schedule  
def job1():  
    print("I'm running on thread %s" % threading.current_thread())  
def job2(): 
    print("I'm running on thread %s" % threading.current_thread())  
def job3():  
    print("I'm running on thread %s" % threading.current_thread())  
def run_threaded(job_func):  
    job_thread = threading.Thread(target=job_func) 
    job_thread.start()  
schedule.every(10).seconds.do(run_threaded, job1)  
schedule.every(10).seconds.do(run_threaded, job2)  
schedule.every(10).seconds.do(run_threaded, job3)  
while True:  
    schedule.run_pending()  
    time.sleep(1) 

日志记录

Schedule 模块同时也支持 logging 日志记录，这么使用： 

# Python 实用宝典  
import schedule  
import logging  
logging.basicConfig()  
schedule_logger = logging.getLogger('schedule')  
# 日志级别为DEBUG  
schedule_logger.setLevel(level=logging.DEBUG)  
def job():  
    print("Hello, Logs")  
schedule.every().second.do(job)  
schedule.run_all()  
schedule.clear() 

效果如下： 

DEBUG:schedule:Running *all* 1 jobs with 0s delay in between  
DEBUG:schedule:Running job Job(interval=1, unit=seconds, do=job, args=(), kwargs={})  
Hello, Logs  
DEBUG:schedule:Deleting *all* jobs 

异常处理

Schedule 不会自动捕捉异常，它遇到异常会直接抛出，这会导致一个严重的问题：后续所有的作业都会被中断执行，因此我们需要捕捉到这些异常。

你可以手动捕捉，但是某些你预料不到的情况需要程序进行自动捕获，加一个装饰器就能做到了： 

# Python 实用宝典  
import functools  
def catch_exceptions(cancel_on_failure=False):  
    def catch_exceptions_decorator(job_func):  
        @functools.wraps(job_func)  
        def wrapper(*args, **kwargs):  
            try:  
                return job_func(*args, **kwargs)  
            except:  
                import traceback  
                print(traceback.format_exc())  
                if cancel_on_failure:  
                    return schedule.CancelJob  
        return wrapper  
    return catch_exceptions_decorator  
@catch_exceptions(cancel_on_failure=True)  
def bad_task():  
    return 1 / 0  
schedule.every(5).minutes.do(bad_task) 

这样，bad_task 在执行时遇到的任何错误，都会被 catch_exceptions  捕获，这点在保证调度任务正常运转的时候非常关键。

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注我们！