Schedule：簡單實用的 Python 周期任務調度工具

如果你想在Linux服務器上周期性地執行某個 Python 腳本，最出名的選擇應該是 Crontab 腳本，但是 Crontab 具有以下缺點：

**1.不方便執行秒級的任務。 **

**2.當需要執行的定時任務有上百個的時候，Crontab的管理就會特別不方便。 **

另外一個選擇是 Celery，但是 Celery 的配置比較麻煩，如果你只是需要一個輕量級的調度工具，Celery 不會是一個好選擇。

在你想要使用一個輕量級的任務調度工具，而且希望它盡量簡單、容易使用、不需要外部依賴，最好能夠容納 Crontab 的所有基本功能，那么 Schedule 模塊是你的不二之選。

使用它來調度任務可能只需要幾行代碼，感受一下：

# Python 實用寶典
import schedule
import time

def job():
    print("I'm working...")

schedule.every(10).minutes.do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

上面的代碼表示每10分鐘執行一次 job 函數，非常簡單方便。你只需要引入 schedule 模塊，通過調用** scedule.every(時間數).時間類型.do(job) ** 發布周期任務。

發布后的周期任務需要用** run_pending函數來檢測是否執行，因此需要一個While **循環不斷地輪詢這個函數。

下面具體講講Schedule模塊的安裝和初級、進階使用方法。

1.準備

開始之前，你要確保Python和pip已經成功安裝在電腦上，如果沒有，可以訪問這篇文章：超詳細Python安裝指南 進行安裝。

(可選1) 如果你用Python的目的是數據分析，可以直接安裝Anaconda：Python數據分析與挖掘好幫手—Anaconda，它內置了Python和pip.

(可選2) 此外，推薦大家用VSCode編輯器，它有許多的優點：Python 編程的最好搭檔—VSCode 詳細指南。

請選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴 ：

1. Windows 環境 打開 Cmd (開始-運行-CMD)。
2. MacOS 環境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode編輯器 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經提到過，下面給大家展示更多的調度任務例子：

# Python 實用寶典
import schedule
import time

def job():
    print("I'm working...")

# 每十分鐘執行任務
schedule.every(10).minutes.do(job)
# 每個小時執行任務
schedule.every().hour.do(job)
# 每天的10:30執行任務
schedule.every().day.at("10:30").do(job)
# 每個月執行任務
schedule.every().monday.do(job)
# 每個星期三的13:15分執行任務
schedule.every().wednesday.at("13:15").do(job)
# 每分鐘的第17秒執行任務
schedule.every().minute.at(":17").do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

可以看到，從月到秒的配置，上面的例子都覆蓋到了。不過如果你想只運行一次任務的話，可以這么配：

# Python 實用寶典
import schedule
import time

def job_that_executes_once():
    # 此處編寫的任務只會執行一次...
    return schedule.CancelJob

schedule.every().day.at('22:30').do(job_that_executes_once)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

參數傳遞

如果你有參數需要傳遞給作業去執行，你只需要這么做：

# Python 實用寶典
import schedule

def greet(name):
    print('Hello', name)

# do() 將額外的參數傳遞給job函數
schedule.every(2).seconds.do(greet, name='Alice')
schedule.every(4).seconds.do(greet, name='Bob')

獲取目前所有的作業

如果你想獲取目前所有的作業：

# Python 實用寶典
import schedule

def hello():
    print('Hello world')

schedule.every().second.do(hello)

all_jobs = schedule.get_jobs()

取消所有作業

如果某些機制觸發了，你需要立即清除當前程序的所有作業：

# Python 實用寶典
import schedule

def greet(name):
    print('Hello {}'.format(name))

schedule.every().second.do(greet)

schedule.clear()

標簽功能

在設置作業的時候，為了后續方便管理作業，你可以給作業打個標簽，這樣你可以通過標簽過濾獲取作業或取消作業。

# Python 實用寶典
import schedule

def greet(name):
    print('Hello {}'.format(name))

# .tag 打標簽
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(標簽)：可以獲取所有該標簽的任務
friends = schedule.get_jobs('friend')

# 取消所有 daily-tasks 標簽的任務
schedule.clear('daily-tasks')

**
設定作業截止時間**

如果你需要讓某個作業到某個時間截止，你可以通過這個方法：

# Python 實用寶典
import schedule
from datetime import datetime, timedelta, time

def job():
    print('Boo')

# 每個小時運行作業，18:30后停止
schedule.every(1).hours.until("18:30").do(job)

# 每個小時運行作業，2030-01-01 18:33 today
schedule.every(1).hours.until("2030-01-01 18:33").do(job)

# 每個小時運行作業，8個小時后停止
schedule.every(1).hours.until(timedelta(hours=8)).do(job)

# 每個小時運行作業，11:32:42后停止
schedule.every(1).hours.until(time(11, 33, 42)).do(job)

# 每個小時運行作業，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，該作業將無法運行。

立即運行所有作業，而不管其安排如何

如果某個機制觸發了，你需要立即運行所有作業，可以調用 ** schedule.run_all() ** :

# Python 實用寶典
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()

# 立即運行所有作業，每次作業間隔10秒
schedule.run_all(delay_seconds=10)

3.高級使用

裝飾器安排作業

如果你覺得設定作業這種形式太啰嗦了，也可以使用裝飾器模式：

# Python 實用寶典
from schedule import every, repeat, run_pending
import time

# 此裝飾器效果等同于 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)

并行執行

默認情況下，Schedule 按順序執行所有作業。其背后的原因是，很難找到讓每個人都高興的并行執行模型。

不過你可以通過多線程的形式來運行每個作業以解決此限制：

# Python 實用寶典
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)

日志記錄

Schedule 模塊同時也支持 logging 日志記錄，這么使用：

# Python 實用寶典
import schedule
import logging

logging.basicConfig()
schedule_logger = logging.getLogger('schedule')
# 日志級別為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

異常處理

Schedule 不會自動捕捉異常，它遇到異常會直接拋出，這會導致一個嚴重的問題： 后續所有的作業都會被中斷執行 ，因此我們需要捕捉到這些異常。

你可以手動捕捉，但是某些你預料不到的情況需要程序進行自動捕獲，加一個裝飾器就能做到了：

# Python 實用寶典
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)

這樣，**bad_task在執行時遇到的任何錯誤，都會被catch_exceptions **捕獲，這點在保證調度任務正常運轉的時候非常關鍵。