简单强大的Python库！Schedule实用的周期任务调度工具

　　如果你想在Linux服务器上周期性地执行某个 Python 脚本，最出名的选择应该是 Crontab 脚本，但是 Crontab 具有以下缺点：
　　1.不方便执行秒级的任务。
　　2.当需要执行的定时任务有上百个的时候，Crontab的管理就会特别不方便。
　　另外一个选择是 Celery，但是 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。
　　在你想要使用一个轻量级的任务调度工具，而且希望它尽量简单、容易使用、不需要外部依赖，最好能够容纳 Crontab 的所有基本功能，那么 Schedule 模块是你的不二之选。
　　使用它来调度任务可能只需要几行代码，感受一下：# Python 实用宝典
　　import schedule
　　import time
　　def job:
　　print(＂I＂m working...＂)
　　schedule.every(10).minutes.do(job)
　　while True:
　　schedule.run_pending
　　time.sleep(1)
　　上面的代码表示每10分钟执行一次 job 函数，非常简单方便。你只需要引入 schedule 模块，通过调用 scedule.every(时间数).时间类型.do(job)发布周期任务。
　　发布后的周期任务需要用 run_pending函数来检测是否执行，因此需要一个While循环不断地轮询这个函数。
　　下面具体讲讲Schedule模块的安装和初级、进阶使用方法。
　　1.准备
　　请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：
　　1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
　　2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
　　3. 如果你用的是 VSCode编辑器 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经提到过，下面给大家展示更多的调度任务例子：# Python 实用宝典
　　import schedule
　　import time
　　def job:
　　print(＂I＂m working...＂)
　　# 每十分钟执行任务
　　schedule.every(10).minutes.do(job)
　　# 每个小时执行任务
　　schedule.every.hour.do(job)
　　# 每天的10:30执行任务
　　schedule.every.day.at(＂10:30＂).do(job)
　　# 每个月执行任务
　　schedule.every.monday.do(job)
　　# 每个星期三的13:15分执行任务
　　schedule.every.wednesday.at(＂13:15＂).do(job)
　　# 每分钟的第17秒执行任务
　　schedule.every.minute.at(＂:17＂).do(job)
　　while True:
　　schedule.run_pending
　　time.sleep(1)
　　可以看到，从月到秒的配置，上面的例子都覆盖到了。不过如果你想只运行一次任务的话，可以这么配：# Python 实用宝典
　　import schedule
　　import time
　　def job_that_executes_once:
　　# 此处编写的任务只会执行一次...
　　return schedule.CancelJob
　　schedule.every.day.at(＂22:30＂).do(job_that_executes_once)
　　while True:
　　schedule.run_pending
　　time.sleep(1)
　　参数传递
　　如果你有参数需要传递给作业去执行，你只需要这么做：# Python 实用宝典
　　import schedule
　　def greet(name):
　　print(＂Hello＂, name)
　　# do 将额外的参数传递给job函数
　　schedule.every(2).seconds.do(greet, name=＂Alice＂)
　　schedule.every(4).seconds.do(greet, name=＂Bob＂)
　　获取目前所有的作业
　　如果你想获取目前所有的作业：# Python 实用宝典
　　import schedule
　　def hello:
　　print(＂Hello world＂)
　　schedule.every.second.do(hello)
　　all_jobs = schedule.get_jobs
　　取消所有作业
　　如果某些机制触发了，你需要立即清除当前程序的所有作业：# Python 实用宝典
　　import schedule
　　def greet(name):
　　print(＂Hello {}＂.format(name))
　　schedule.every.second.do(greet)
　　schedule.clear
　　标签功能
　　在设置作业的时候，为了后续方便管理作业，你可以给作业打个标签，这样你可以通过标签过滤获取作业或取消作业。# Python 实用宝典
　　import schedule
　　def greet(name):
　　print(＂Hello {}＂.format(name))
　　# .tag 打标签
　　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(标签)：可以获取所有该标签的任务
　　friends = schedule.get_jobs(＂friend＂)
　　# 取消所有 daily-tasks 标签的任务
　　schedule.clear(＂daily-tasks＂)
　　设定作业截止时间
　　如果你需要让某个作业到某个时间截止，你可以通过这个方法：# Python 实用宝典
　　import schedule
　　from datetime import datetime, timedelta, time
　　def job:
　　print(＂Boo＂)
　　# 每个小时运行作业，18:30后停止
　　schedule.every(1).hours.until(＂18:30＂).do(job)
　　# 每个小时运行作业，2030-01-01 18:33 today
　　schedule.every(1).hours.until(＂2030-01-01 18:33＂).do(job)
　　# 每个小时运行作业，8个小时后停止
　　schedule.every(1).hours.until(timedelta(hours=8)).do(job)
　　# 每个小时运行作业，11:32:42后停止
　　schedule.every(1).hours.until(time(11, 33, 42)).do(job)
　　# 每个小时运行作业，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，该作业将无法运行。
　　立即运行所有作业，而不管其安排如何
　　如果某个机制触发了，你需要立即运行所有作业，可以调用 schedule.run_all:# Python 实用宝典
　　import schedule
　　def 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
　　# 立即运行所有作业，每次作业间隔10秒
　　schedule.run_all(delay_seconds=10)
　　3.高级使用
　　装饰器安排作业
　　如果你觉得设定作业这种形式太啰嗦了，也可以使用装饰器模式：# Python 实用宝典
　　from schedule import every, repeat, run_pending
　　import time
　　# 此装饰器效果等同于 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)
　　并行执行
　　默认情况下，Schedule 按顺序执行所有作业。其背后的原因是，很难找到让每个人都高兴的并行执行模型。
　　不过你可以通过多线程的形式来运行每个作业以解决此限制：# Python 实用宝典
　　import threading
　　import time
　　import schedule
　　def 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)
　　日志记录
　　Schedule 模块同时也支持 logging 日志记录，这么使用：# Python 实用宝典
　　import schedule
　　import logging
　　logging.basicConfig
　　schedule_logger = logging.getLogger(＂schedule＂)
　　# 日志级别为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
　　异常处理
　　Schedule 不会自动捕捉异常，它遇到异常会直接抛出，这会导致一个严重的问题：后续所有的作业都会被中断执行，因此我们需要捕捉到这些异常。
　　你可以手动捕捉，但是某些你预料不到的情况需要程序进行自动捕获，加一个装饰器就能做到了：# Python 实用宝典
　　import functools
　　def 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 traceback
　　print(traceback.format_exc)
　　if cancel_on_failure:
　　return schedule.CancelJob
　　return wrapper
　　return catch_exceptions_decorator
　　@catch_exceptions(cancel_on_failure=True)
　　def bad_task:
　　return 1 / 0
　　schedule.every(5).minutes.do(bad_task)
　　这样，bad_task在执行时遇到的任何错误，都会被catch_exceptions 捕获，这点在保证调度任务正常运转的时候非常关键。