python编写周期函数,python 周期性任务
编写一个python函数
import os
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def ldir(path, ext=None):
if not os.path.exists(path) or not os.path.isdir(path):
return None
dl = os.listdir(path)
if path[-1] not in ['\\', '/']:
path = path + '\\'
if ext is not None and ext[0] != '.':
ext = '.' + ext
rl = []
for p in dl:
if os.path.isfile(path + p) and ext is not None:
if p.endswith(ext):
rl.append(p)
# 如果是带路径
# rl.append(path + p)
python3
用Python编写函数week(d),根据日期d返回它是星期几,几是中文。主程序调用week?
WEEKDAY(serial_number,return_type);
serial_number 是要返回日期数的日期,它有多copy种输入方式:带引号的文本串(如"2001/02/26")、序列号(如35825 表示1998 年1 月30 日) 或其他公式或函数的结果(如DATEVALUE("2000/1/30"))。
return_type为确定返回值类型的数字,数字1 或省略则1 至7 代表星期天到星期六,知数字2 则1 至7 代表星期一到星期天,数字3则0至6代表星期一到星期天。
python怎么编写函数
在python中,定义一个函数要使用def语句,依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:,然后在缩进块中编写函数体,函数的返回值用return语句返回
def 函数名([参数1,参数2,...,参数n]):
函数体
函数代码以def关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号():
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号之间可以用于定义参数
函数的第一行语句可以选择性的使用文档字符串-用于存放函数说明
函数内容以冒号起始,并且缩进
return[表达式]结束函数,选择性的返回一个值给调用方,不带表达式的return相当于返回None
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:
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.
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:
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:
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:
获取目前所有的作业
如果你想获取目前所有的作业:
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:
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。
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:
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 :
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:
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:
日志记录
Schedule 模块同时也支持 logging 日志记录,这么使用:
效果如下:
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:
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。
本文题目:python编写周期函数,python 周期性任务
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