python任务调度之schedule
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 schedule
import time
def 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
函数解释
- 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job
- next_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
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，hours
- at_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
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