Python: schedule模块，Python 周期任务用法教程
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)
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