python任务调度之schedule，,本文通过开源项目sc
python任务调度之schedule，,本文通过开源项目sc
本文通过开源项目schedule来学习定时任务如何工作
schedule简介
先来看下做做提供的一个例子
import scheduleimport timedef job(): print("I‘m working...")schedule.every(10).minutes.do(job)schedule.every().hour.do(job)schedule.every().day.at("10:30").do(job)schedule.every().monday.do(job)schedule.every().wednesday.at("13:15").do(job)schedule.every().minute.at(":17").do(job)while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)注解
每隔10分钟执行一次任务每隔一个小时执行一次任务每天10:30执行一次任务每周一执行一次任务每周三13:15执行一次任务每小时的第17分钟时执行一次任务
schedule源码学习
可看到有三个类CancelJob、Scheduler、Job，对源码的分析也将围绕这三个类展开
CancelJob
class CancelJob(object): pass
可以看到这是一个空类，这个类的作用是当job执行函数返回一个CancelJob类型的对象时，执行完之后就会被Schedule移除，简单说就是只会执行一次
Scheduler
Scheduler类源码
这里为使代码精简、紧凑，删除了注释
class Scheduler(object): def __init__(self): self.jobs = [] def run_pending(self): runnable_jobs = (job for job in self.jobs if job.should_run) for job in sorted(runnable_jobs): self._run_job(job) def run_all(self, delay_seconds=0): for job in self.jobs: self._run_job(job) time.sleep(delay_seconds) def clear(self): del self.jobs[:] def cancel_job(self, job): try: self.jobs.remove(job) except ValueError: pass def every(self, interval=1): job = Job(interval) self.jobs.append(job) return job def _run_job(self, job): ret = job.run() if isinstance(ret, CancelJob) or ret is CancelJob: self.cancel_job(job) @property def next_run(self): if not self.jobs: return None return min(self.jobs).next_run @property def idle_seconds(self): return (self.next_run - datetime.datetime.now()).total_seconds()
Scheduler作用
就是在job执行的时候执行它
run_pending:运行所有可以运行的任务run_all:运行所有任务，不管是否应该运行clear:删除所有调度的任务cancle_job:删除一个任务every:创建一个调度任务，返回一个job_run_joib:运行一个jobnext_run:获取下一个要运行任务的时间，这里使用的min去得到最近将执行的job，之所以这样使用，是Job重载了__lt__方法，这样写起来很简洁idle_second:还有多少秒即将开始运行任务
函数解释
Job
Job是整个定时任务的核心. 主要功能就是根据创建Job时的参数,得到下一次运行的时间. 代码如下,稍微有点长(会省略部分代码，可以看源码):
class Job(object): def __init__(self, interval): self.interval = interval # pause interval * unit between runs self.job_func = None # the job job_func to run self.unit = None # time units, e.g. ‘minutes‘, ‘hours‘, ... self.at_time = None # optional time at which this job runs self.last_run = None # datetime of the last run self.next_run = None # datetime of the next run self.period = None # timedelta between runs, only valid for self.start_day = None # Specific day of the week to start on def __lt__(self, other): return self.next_run < other.next_run def minute(self): assert self.interval == 1, ‘Use minutes instead of minute‘ return self.minutes @property def minutes(self): self.unit = ‘minutes‘ return self @property def hour(self): assert self.interval == 1, ‘Use hours instead of hour‘ return self.hours @property def hours(self): self.unit = ‘hours‘ return self @property def day(self): assert self.interval == 1, ‘Use days instead of day‘ return self.days @property def days(self): self.unit = ‘days‘ return self @property def week(self): assert self.interval == 1, ‘Use weeks instead of week‘ return self.weeks @property def weeks(self): self.unit = ‘weeks‘ return self @property def monday(self): assert self.interval == 1, ‘Use mondays instead of monday‘ self.start_day = ‘monday‘ return self.weeks def at(self, time_str): assert self.unit in (‘days‘, ‘hours‘) or self.start_day hour, minute = time_str.split(‘:‘) minute = int(minute) if self.unit == ‘days‘ or self.start_day: hour = int(hour) assert 0 <= hour <= 23 elif self.unit == ‘hours‘: hour = 0 assert 0 <= minute <= 59 self.at_time = datetime.time(hour, minute) return self def do(self, job_func, *args, **kwargs): self.job_func = functools.partial(job_func, *args, **kwargs) try: functools.update_wrapper(self.job_func, job_func) except AttributeError: # job_funcs already wrapped by functools.partial won‘t have # __name__, __module__ or __doc__ and the update_wrapper() # call will fail. pass self._schedule_next_run() return self @property def should_run(self): return datetime.datetime.now() >= self.next_run def run(self): logger.info(‘Running job %s‘, self) ret = self.job_func() self.last_run = datetime.datetime.now() self._schedule_next_run() return ret def _schedule_next_run(self): assert self.unit in (‘seconds‘, ‘minutes‘, ‘hours‘, ‘days‘, ‘weeks‘) self.period = datetime.timedelta(**{self.unit: self.interval}) self.next_run = datetime.datetime.now() + self.period #还有很多....参数的含义：
interval：间隔多久，每interval秒或分等job_func:job执行函数unit:间隔单元，比如minutes，hoursat_time:job具体执行时间点，比如10:30等last_run:job上次执行时间next_run:job下一次即将执行时间period:距离下次运行间隔时间start_day:周的特殊天，也就是monday等的含义
各种方法__lt__:比较哪个job最先即将执行, Scheduler中next_run方法里使用min会用到, 有时合适的使用python这些特殊方法可以简化代码，看起来更pythonic.second、seconds的区别就是second时默认interval ==1,即schedule.every().second和schedule.every(1).seconds是等价的,作用就是设置unit为seconds. minute和minutes、hour和hours、day和days、week和weeks也类似.monday: 设置start_day 为monday, unit 为weeks,interval为1. 含义就是每周一执行job. 类似 tuesday、wednesday、thursday、friday、saturday、sunday一样.at: 表示某天的某个时间点，所以不适合minutes、weeks且start_day 为空(即单纯的周)这些unit. 对于unit为hours时,time_str中小时部分为0.do: 设置job对应的函数以及参数, 这里使用functools.update_wrapper去更新函数名等信息.主要是functools.partial返回的函数和原函数名称不一样.具体可以看看官网文档. 然后调用_schedule_next_run去计算job下一次执行时间.should_run: 判断job是否可以运行了.依据是当前时间点大于等于job的next_run_schedule_next_run: 这是整个job的定时的逻辑部分是计算job下次运行的时间点的.描述一下流程:计算下一次执行时间:这里根据unit和interval计算出下一次运行时间. 举个例子,比如schedule.every().hour.do(job, message=‘things‘)下一次运行时间就是当前时间加上一小时的间隔.
但是当start_day不为空时，即表示某个星期. 这时period就不能直接加在当前时间了. 看代码:其中days_ahead表示job表示的星期几与当表示的星期几差几天. 比如今天是星期三，job表示的是星期五,那么days_ahead就为2，最终self.next_run效果就是在now基础上加了2天.
当at_time不为空时, 需要更新执行的时间点,具体就是计算时、分、秒然后调用replace进行更新. 这里对unit为days或hours进行特殊处理:当已经过了执行时间的话的话,unit为days的话减去一天, unit为hours的话减去一小时. 这样可以保证任务今天运行.
后面还有一句代码:这句的含义时对于像monday这些定时任务特殊情况的处理. 举个例子, 今天是星期四12:00,创建的job是星期四13:00, days_ahead <=7 这个条件满足,最终next_run实际加了7,这样的话这个任务就不会运行了. 所以这一步实际就是把7减掉. 看上去有点绕, 实际只要把days_ahead <= 0改为days_ahead < 0这句代码就不用了.
学习总结
通过学习schedule,可以看到实现一个基础的任务定时调度就是根据job的配置计算执行时间和执行job. 代码里我认为比较好的地方有:
__lt__的使用,这样min函数直接应用在job上.@property是代码更简洁返回self支持连缀操作,像schedule.every(10).minutes.do(job)看起来很直接.时间部分完全是根据datetime实现的,有很多很好用的函数.的确需要好好学习下
转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23086148
python任务调度之schedule
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