python time模块定时器由浅入深应用实例
引言
在Python中,定时器是一个非常实用的功能,它可以帮助我们在特定时间后执行某段代码。这在许多应用场景中都极为重要,例如数据抓取的定时任务、定期发送邮件提醒、系统监控等。
下面将逐步介绍几种Python定时器的实现方式及其应用场景。
1. 简单定时器(time.sleep())
import time def simple_timer(): print("开始计时...") time.sleep(5) # 暂停5秒 print("5秒钟已过...") simple_timer()
2. 基于threading模块的定时器
import threading import time def timer_function(name): def function(): print(f"{name} 定时器启动,等待3秒...") time.sleep(3) print(f"{name} 定时器结束.") return function # 创建并启动定时器 timer1 = threading.Timer(0, timer_function("Timer1")) timer2 = threading.Timer(2, timer_function("Timer2")) timer1.start() timer2.start() # 主线程等待所有定时器结束 while threading.active_count() > 1: time.sleep(1)
3. 使用asyncio模块实现异步定时器
import asyncio async def timer coroutine(seconds): print(f"开始计时,等待{seconds}秒...") await asyncio.sleep(seconds) print(f"{seconds}秒钟已过...") async def main(): task1 = asyncio.create_task(timer_coroutine(3)) task2 = asyncio.create_task(timer_coroutine(5)) await task1 await task2 asyncio.run(main())
4. 高级定时任务调度库APScheduler
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler def job(): print("定时任务触发:现在是 %s" % datetime.now()) scheduler = BlockingScheduler() scheduler.add_job(job, 'interval', minutes=1) scheduler.start()
5. 使用schedule第三方库(简单易用,适合定时任务调度)
import schedule import time def job(): print("定时任务触发:现在是 %s" % datetime.now()) # 每天凌晨3点执行job函数 schedule.every().day.at("03:00").do(job) while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)
6. 使用concurrent.futures模块结合threading.Timer实现多线程定时任务管理
import concurrent.futures import threading import time def timer_function(name, seconds): def function(): print(f"{name} 定时器启动,等待{seconds}秒...") time.sleep(seconds) print(f"{name} 定时器结束.") return function with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: future1 = executor.submit(threading.Timer(0, timer_function("Timer1", 3)).start) future2 = executor.submit(threading.Timer(2, timer_function("Timer2", 5)).start) concurrent.futures.wait([future1, future2])
总结
以上就是从简单到复杂的Python定时器实现方式及其应用场景。根据实际需求和项目规模,你可以选择适合自己的定时器方案。简单的定时可以通过time.sleep()完成,对于更复杂的定时任务,可以利用Python的多线程或多进程能力,或者利用异步IO来提高程序效率。而当需要进行复杂的定时任务调度时,诸如APScheduler这样的第三方库则能提供强大且灵活的解决方案。
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