又一个好用的 Python自带模块：优先级调度器

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Python 自带一个调度器模块sched，它能为你实现优先级队列/延迟队列和定时队列。

这个模块的使用非常简单，首先以延迟队列为例：

import sched

def do_work(name):
    print(f'你好：{name}')

sch = sched.scheduler()
sch.enter(5, 1, do_work, argument=('kingname', ))
sch.run()

代码运行以后，会卡在sch.run()这里，5秒钟以后执行do_work('kingname')，运行效果如下图所示：

其中，sch.enter()的第一个参数为延迟的时间，单位为秒，第二个参数为优先级，数字越小优先级越高。当两个任务同时要执行时，优先级高的先执行。但需要注意的是，如果你这样写：

import sched

def do_work(name):
    print(f'你好：{name}')

sch = sched.scheduler()
sch.enter(5, 2, do_work, argument=('产品经理', ))
sch.enter(5, 1, do_work, argument=('kingname', ))
sch.run()

那么先打印出来的是你好：产品经理，如下图所示：

为什么这里优先级失效了？1的优先级大于2，应该先运行下面的才对啊。

这是由于，只有当两个任务同时运行的时候，才会去检查优先级。如果两个任务触发的时间一前一后，那么还轮不到比较优先级。由于延迟队列的延迟是相对于当前运行这一行代码的时间来计算的，后一行代码比前一行代码晚了几毫秒，所以实际上产品经理这一行会先到时间，所以就会先运行。

为了使用绝对的精确时间，我们可以使用另外一个方法：

import sched
import time
import datetime

def do_work(name):
    print(f'你好：{name}')

sch = sched.scheduler(time.time, time.sleep)
start_time = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=10)
start_time_ts = start_time.timestamp()
sch.enterabs(start_time_ts, 2, do_work, argument=('产品经理', ))
sch.enterabs(start_time_ts, 1, do_work, argument=('kingname', ))
sch.run()

运行效果如下图所示：

sch.enterabs()的第一个参数是任务开始时间的时间戳，这是一个绝对时间，这个时间可以使用datetime模块来生成，或者其他你熟悉的方式。后面的参数和sch.enter()完全一样。

如果你要运行的函数带有多个参数或者默认参数，那么可以使用下面的方式传入参数：

import sched
import time
import datetime

def do_work(name, place, work='写代码'):
    print(f'你好：{name}，你在：{place}{work}')

sch = sched.scheduler(time.time, time.sleep)
start_time = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=10)
start_time_ts = start_time.timestamp()
sch.enter(5, 2, do_work, argument=('产品经理', '杭州'), kwargs={'work': '写需求文档'})
sch.enterabs(start_time_ts, 1, do_work, argument=('kingname', '产品经理旁边'), kwargs={'work': '看着她'})
sch.run()

argument参数对应的元组存放普通参数，kwargs对应的字典存放带参数名的参数。

    


     


      


       


         


          


           


            


             


              


               


                


               


               


                


               


               


                


               


              


              


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求你了，别再用 pip 那乌龟的速度去安装库了！


              


             


            


           


          


         


          


           



          


      


     


    

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