自动化运维？看看Python怎样完成自动任务调度⛵

💡 作者：韩信子@ShowMeAI
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计划任务是几乎每个开发人员都会用到的功能，在服务器上可以用 Cron 作业来进行任务调度，它也是一种稳定的方式。但我们也可以完全程序化，全部使用 Python 来完成调度程序，而且可以有更简单的配置方式。

💡 基于 Python 的任务调度

📌 快速安装与应用

Python工具包 📘schedule可以轻松地在 Python 中进行任务调度，我们可以通过 PyPI 快速安装它。

$ pip install schedule

借助于 schedule，我们几乎可以像用自然语言说话一样快速构建任务计划和时间表。比如，你想每小时运行一次某个功能函数（比如功能是发邮件的函数send_email) ，写法是这样的：

schedule.every().hour.do(send_email)

整个过程非常程序化和自然，完整的一个『构建任务+任务调度』程序如下（我们把每小时发送一次邮件调整为每天一次了）。

import time
import schedule
 
 
def send_email():
    # 发送邮件的操作可以加在这里
    print("Sending email...")
 
 
schedule.every().day.at("14:45").do(send_email)
 
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

上面的代码将在每天下午14:45 调用send_email函数。除书写简单易用之外，schedule 工具库还提供了一系列其他功能。

📌 使用装饰器进行调度

我们可以使用装饰器让代码更加干净和优雅。schedule 工具包支持开箱即用的装饰器。我们把上面发送电子邮件的示例改用装饰器完成，代码如下。

import time
from schedule import repeat, every, run_pending
 
 
@repeat(every(10).seconds)
@repeat(every(5).seconds)
def send_email():
    # 发送邮件的操作可以加在这里
    print("Sending email...")
 
 
while True:
    run_pending()
    time.sleep(1)

上述代码示例中，我们为同一个任务定制了两个计划。第一个将每 10 秒调用一次功能函数，第二个将每 5 秒调用一次。

📌 使用参数运行计划任务

我们有时候会希望任务的调用更灵活一些，比如如果可以通过传递参数来控制任务调度，那就免去了写死各种细节的问题。下面我们把发邮件的任务写成可接受参数的形式：

@repeat(every(10).seconds)
@repeat(every(5).seconds, email="showmeai@yeah.net")
def send_email(email="default_email@yeah.net"):
    # 发送邮件的操作可以加在这里
    print(f"Sending email...: to {email}")

经过上面的简单处理，我们可以把电子邮箱当作参数传递给调度任务。如果我们希望通过命令行参数给脚本传参，一个示例的代码如下：

import argparse
 
def send_email(email="default_email@yeah.net"):
    # 发送邮件的操作可以加在这里
    print(f"Sending email...: to {email}")
 
 
if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("-e", "--email", help="Email to send")
 
    args = parser.parse_args()
 
    if args.email:
        send_email(args.email)
    else:
        send_email()

接下来我们就可以在终端中运行上述脚本，如下所示：

$ python send_mail.py -e showmeai@yeah.net
 
# 我们也可以使用默认的邮箱参数
$ python send_email.py

💡 总结

按计划运行任务是开发过程中的最常见需求之一，系统自带的 Crontab 很好用，但大家也可以试试用 Python 的 schedule 库，让整个代码流程从功能到自动化任务调度都浑然一体。

参考资料

• 📘 schedule：https://schedule.readthedocs.io/en/stable/