提到定时任务调度的时候，相信很多人会想到celery，要么就写个脚本塞到crontab中。不过，一个小的定时脚本，要用celery的话太“重”了。所以，我找到了一个轻量级的定时任务调度的库：schedule。
任务调度，轻量级的定时任务调度的库：schedule。
库的安装还是最简单的pip install schedule，使用起来也是很容易理解的。
这是在pypi上面给出的示例。这个栗子简单到我不需要怎么解释。而且，通过这个栗子，我们也可以知道，schedule其实就只是个定时器。在while True死循环中，schedule.run_pending()是保持schedule一直运行，去查询上面那一堆的任务，在任务中，就可以设置不同的时间去运行。跟crontab是类似的。
但是，如果是多个任务运行的话，实际上它们是按照顺序从上往下挨个执行的。如果上面的任务比较复杂，会影响到下面任务的运行时间。
接下来你就会发现，两个定时任务并不是10秒运行一次，而是12秒。是的。由于job1和job2本身的执行时间，导致任务延迟了。
其实解决方法也很简单：用多线程/多进程。不要幼稚地问我“python中的多线程不是没有用吗？”这是两码事。开了一条线程，就把job独立出去运行了，不会占主进程的cpu时间，schedule并没有花掉执行一个任务的时间，它的开销只是开启一条线程的时间，所以，下一次执行就变成了10秒后而不是12秒后。
import threading ,time ,datetime ，schedule
def job1():
print("I'm working for job1")
time.sleep(2)
print("job1:", datetime.datetime.now())
def job2():
print("I'm working for job2")
time.sleep(2)
print("job2:", datetime.datetime.now())
def job1_task():
threading.Thread(target=job1).start()
def job2_task():
threading.Thread(target=job2).start()
def run():
schedule.every(10).seconds.do(job1_task)
schedule.every(10).seconds.do(job2_task)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
run()
就是这么简单。
唯一要注意的是，这里面job不应当是死循环类型的，也就是说，这个线程应该有一个执行完毕的出口。一是因为线程万一僵死，会是非常棘手的问题；二是下一次定时任务还会开启一个新的线程，执行次数多了就会演变成灾难。如果schedule的时间间隔设置得比job执行的时间短，一样会线程堆积形成灾难，所以，还是需要注意一下的。
schedule这个库使用起来比较简单，内容不是很多。我这里介绍的大概用法基本上够用了，还想了解其他特性的话，可以参考官网：https://schedule.readthedocs.io/en/stable/
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