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?timedef?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

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?timedef?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?timedef?job_that_executes_once():# 此處編寫的任務只會執行一次...return?schedule.CancelJobschedule.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?scheduledef?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?scheduledef?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?scheduledef?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?scheduledef?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, timedef?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?scheduledef?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?scheduledef?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?logginglogging.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?functoolsdef?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?tracebackprint(traceback.format_exc())if?cancel_on_failure:return?schedule.CancelJobreturn?wrapperreturn?catch_exceptions_decorator@catch_exceptions(cancel_on_failure=True) def?bad_task():return?1?/ 0schedule.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。

我們的文章到此就結束啦，如果你喜歡今天的Python 實戰教程，請持續關注Python實用寶典。

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總結

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