在日常工作中，常常会用到需要周期性执行的任务，一种方式是采用 Linux 系统自带的 crond 结合命令行实现。另外一种方式是直接使用Python。        

        当每隔一段时间就要执行一段程序，或者往复循环执行某一个任务，这就需要使用定时任务来执行程序。比如在实现对某个目标进行爬虫的话，需要用到实时任务。

python中常用的定时任务主要有以下8中方法：

1. while True：+sleep()
2. threading.Timer定时器
3. Timeloop库执行定时任务
4. 调度模块sched
5. 调度模块schedule
6. 任务框架APScheduler
7. 分布式消息系统celery执行定时任务
8. 使用windows自带的定时任务

接下来分别用上述8中方式来完成下面定义的Task()任务，示例代码如下：

from datetime import datetime


def task():
    now = datetime.now()
    ts = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(ts)

1、利用while True：+sleep()实现定时任务

        最简单的方式应该就是使用time模块来实现定时任务，在循环里面放入要执行的任务，然后sleep一段时间再执行。实现令当前执行的线程暂停 n秒后再继续执行。所谓暂停，即令当前线程进入阻塞状态，当达到 sleep() 函数规定的时间后，再由阻塞状态转为就绪状态，等待 CPU 调度。

示例代码：

from datetime import datetime
import time


def task():
    now = datetime.now()
    ts = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(ts)


def func():
    while True:
        task()
        time.sleep(3)


func()

运行结果：

优缺点：只能实现同步任务，无法执行异步任务。执行起来虽然是比较简单，但不容易控制，而且sleep是个阻塞函数。只能设定间隔，不能指定具体的时间点。

2、利用threading.Timer()定时器实现定时任务

        timer最基本理解就是定时器，可以启动多个定时任务，这些定时器任务是异步执行，所以不存在等待顺序执行问题。

Timer方法	说明
Timer(interval, function, args=None, kwargs=None)	创建定时器
cancel()	取消定时器
start()	使用线程方式执行
join(self, timeout=None)	等待线程执行结束

示例代码：

from datetime import datetime
from threading import Timer


def task():
    now = datetime.now()
    ts = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(ts)


def func():
    task()
    t = Timer(3, func)
    t.start()


func()

运行结果：

优缺点：可以实现异步任务，是非阻塞的，但当运行次数过多时，会出现报错：Pyinstaller maximum recursion depth exceeded Error Resolution 达到最大递归深度，然后想到的是修改最大递归深度，

sys.setrecursionlimit(100000000)

但是运行到达到最大CPU时，python会直接销毁程序。

关于更多timer用法，详见博文：threading.Timer()定时器实现定时任务_IT之一小佬的博客-CSDN博客

3、使用Timeloop库执行定时任务

        Timeloop是一个库，可用于运行多周期任务。这是一个简单的库，使用decorator模式在线程中运行标记函数。

示例代码：

from datetime import datetime, timedelta
from timeloop import Timeloop

tl = Timeloop()


def task():
    now = datetime.now()
    ts = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(ts + '333!')


def task2():
    now = datetime.now()
    ts = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(ts + "555555!")


@tl.job(interval=timedelta(seconds=2))
def sample_job_every_2s():
    task()


@tl.job(interval=timedelta(seconds=5))
def sample_job_every_5s():
    task2()

关于更多timeloop用法，详见博文：   python中定时任务timeloop库用法详解_IT之一小佬的博客-CSDN博客

4、利用调度模块sched实现定时任务

        sched是一种调度（延时处理机制）。sched模块实现了一个通用事件调度器，在调度器类使用一个延迟函数等待特定的时间，执行任务。同时支持多线程应用程序，在每个任务执行后会立刻调用延时函数，以确保其他线程也能执行。

scheduler对象主要方法：

• enter(delay, priority, action, argument)，安排一个事件来延迟delay个时间单位。
• cancel(event)：从队列中删除事件。如果事件不是当前队列中的事件，则该方法将跑出一个ValueError。
• run()：运行所有预定的事件。这个函数将等待(使用传递给构造函数的delayfunc()函数)，然后执行事件，直到不再有预定的事件。

示例代码：

import sched
import time
from datetime import datetime

# 初始化sched模块的scheduler类
# 第一个参数是一个可以返回时间戳的函数，第二个参数可以在定时未到达之前阻塞。
schedule = sched.scheduler(time.time, time.sleep)


def task(inc):
    now = datetime.now()
    ts = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(ts)
    schedule.enter(inc, 0, task, (inc,))


def func(inc=3):
    # enter四个参数分别为：
    # 间隔事件、优先级（用于同时间到达的两个事件同时执行时定序）、被调用触发的函数、给该触发函数的参数（tuple形式）
    schedule.enter(0, 0, task, (inc,))
    schedule.run()


func()

运行结果：

关于更多sched用法，详见博文：  https://blog.csdn.net/weixin_44799217/article/details/127353545

5、利用调度模块schedule实现定时任务

        schedule是一个第三方轻量级的任务调度模块，可以按照秒，分，小时，日期或者自定义事件执行时间。
        如果想执行多个任务，也可以添加多个task。

示例代码：

import schedule
from datetime import datetime


def task():
    now = datetime.now()
    ts = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(ts)


def task2():
    now = datetime.now()
    ts = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(ts + '666!')


def func():
    # 清空任务
    schedule.clear()
    # 创建一个按3秒间隔执行任务
    schedule.every(3).seconds.do(task)
    # 创建一个按2秒间隔执行任务
    schedule.every(2).seconds.do(task2)
    while True:
        schedule.run_pending()


func()

运行结果：

优缺点：需要和while Ture配合使用，而且占用的CPU也比其他几种多的多，占用内存也是较大。

关于更多schedule用法，详见博文： https://blog.csdn.net/weixin_44799217/article/details/127352957

6、利用任务框架ASPcheduler实现定时任务

        APScheduler是Python的一个定时任务框架，用于执行周期或者定时任务，该框架不仅可以添加、删除定时任务，还可以将任务存储到数据库中，实现任务的持久化，使用起来非常方便。

示例代码：

from datetime import datetime
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler


def task():
    now = datetime.now()
    ts = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(ts)


def task2():
    now = datetime.now()
    ts = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(ts + '666!')


def func():
    # 创建调度器BlockingScheduler()
    scheduler = BlockingScheduler()
    scheduler.add_job(task, 'interval', seconds=3, id='test_job1')
    # 添加任务，时间间隔为5秒
    scheduler.add_job(task2, 'interval', seconds=5, id='test_job2')
    scheduler.start()


func()

运行结果：

关于更多apschedule用法，详见博文：python中定时任务apscheduler库用法详解_IT之一小佬的博客-CSDN博客 

7、使用分布式消息系统celery执行定时任务

        Celery是一个简单，灵活，可靠的分布式系统，用于处理大量消息，同时为操作提供维护此类系统所需的工具, 也可用于任务调度。Celery 的配置比较麻烦，如果你只是需要一个轻量级的调度工具，Celery 不会是一个好选择。

        Celery 是一个强大的分布式任务队列，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务（async task）和定时任务（crontab）。 异步任务比如是发送邮件、或者文件上传, 图像处理等等一些比较耗时的操作 ，定时任务是需要在特定时间执行的任务。

注意：celery本身并不具备任务的存储功能，在调度任务的时候肯定是要把任务存起来的，因此在使用celery的时候还需要搭配一些具备存储、访问功能的工具，比如：消息队列、Redis缓存、数据库等。官方推荐的是消息队列RabbitMQ，有些时候使用Redis也是不错的选择。

8、使用windows自带的定时任务

        略。这儿不做细述！