


Wie kann ich eine Cron-ähnliche Planung in Python erstellen?
Cron-ähnliche Planung mit Python
Der Bedarf an Planungsaufgaben auf der Grundlage flexibler Ausdrücke entsteht in verschiedenen Kontexten. Obwohl Cron diesen Zweck in vielen Umgebungen erfüllt, ist es möglicherweise nicht allgemein verfügbar oder machbar. In solchen Fällen bietet Python mehrere Optionen zum Erstellen eigener Cron-ähnlicher Scheduler.
Leichter Ansatz mit der Schedule-Bibliothek
Wenn leichte und rein Python-basierte Lösungen vorhanden sind Wenn Sie möchten, bietet die Bibliothek Zeitplan eine einfache und ausdrucksstarke Oberfläche. Es ermöglicht die Planung von Aufgaben mithilfe von Cron-ähnlichen Ausdrücken:
import schedule import time def job(): print("I'm working...") schedule.every(10).minutes.do(job) schedule.every().hour.do(job) schedule.every().day.at("10:30").do(job) while 1: schedule.run_pending() time.sleep(1)
In diesem Beispiel wird die Funktion job() in regelmäßigen Abständen ausgeführt. Sie können den Ausdruck ändern, um komplexe Zeitpläne zu definieren, z. B. alle 2 Stunden zwischen 9 und 17 Uhr an Wochentagen.
Alternative Ansätze
Wenn die Zeitplanbibliothek dies nicht tut Um Ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen, ziehen Sie diese alternativen Ansätze in Betracht:
- apscheduler: A more umfassende Planungsbibliothek mit Unterstützung für mehrere Backends, einschließlich lokaler Threads und Celery.
- crontab: Ein Python-Paket, das den Befehl crontab emuliert und so die direkte Planung von Shell-Befehlen ermöglicht.
- celery-beat: Ein Planer, der sich in die verteilte Celery-Aufgabe integrieren lässt Warteschlange.
Denken Sie daran, dass Sie beim Definieren Ihres eigenen Schedulers den Start von Python-Funktionen in einem separaten Thread verwalten müssen, um eine Blockierung des Hauptprozesses zu vermeiden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine Cron-ähnliche Planung in Python erstellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
