用Python实现定时任务
有些时候我们需要每隔一段时间就要执行一段程序，或者是往复循环执行某一个任务。比如博主在上篇文章讲的爬虫一样，在实现对某个目标进行在线爬取的话，也需要用到实时任务。
用Python实现定时任务的四种方法
- while True: + sleep()
- threading.Timer定时器
- 调度模块schedule
- 任务框架APScheduler
定时要完成的Task(简单定义下)
import datetime
def Task():
now = datetime.datetime.now()
ts = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(ts)
利用while True: + sleep()实现定时任务
第一个想到的肯定就行while:true + sleep组合了吧，简单粗暴，实现如下
def loopMonitor():
while True:
Task()
# 3s检查一次
time.sleep(3)
这种方法的缺点是只能实现同步任务，无法执行异步任务
利用threading.Timer定时器实现定时任务
from threading import Timer
def timerMonitor():
Task()
t = Timer(3, timerMonitor)
t.start()
出现的问题是，运行次数过多时，会出现报错：Pyinstaller maximum recursion depth exceeded Error Resolution
达到最大递归深度，然后想到的是修改最大递归深度
sys.setrecursionlimit(100000000)
但是运行到达到最大CPU时，python会直接销毁程序，凉凉0.0
利用调度模块schedule实现定时任务
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
如果想执行多个任务，也可以添加多个task
代码见下
import schedule
def scheduleMonitor():
# 清空任务
schedule.clear()
# 创建一个按3秒间隔执行任务
schedule.every(3).seconds.do(Task)
# 创建一个按2秒间隔执行任务
schedule.every(2).seconds.do(Task)
while True:
schedule.run_pending()
但是他依然需要和while Ture配合使用，而且占用的CPU也比其他几种多的多。
利用任务框架APScheduler实现定时任务
APScheduler是Python的一个定时任务框架，用于执行周期或者定时任务，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。
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
def APschedulerMonitor():
# 创建调度器：BlockingScheduler
scheduler = BlockingScheduler()
scheduler.add_job(Task, 'interval', seconds=3, id='test_job1')
# 添加任务,时间间隔5S
scheduler.add_job(Task, 'interval', seconds=5, id='test_job2')
scheduler.start()
总结
1：循环+sleep方式可以用来做简单测试。
2：timer可以实现异步定时任务。
3：schedule可以定点定时执行，但是仍然需要while Ture配合，而且占用内存大。
4：APScheduler框架更加强大，可以直接在里面添加定点与定时任务，无可挑剔。
所以，用谁不用我说了吧QAQ
以上就是python 实现定时任务的四种方式的详细内容，更多关于python 实现定时任务的资料请关注编程网其它相关文章！
