Python爬虫定时计划任务的几种常见方法

 记得以前的Windows任务定时是可以正常使用的，今天试了下，发现不能正常使用了，任务计划总是挂起。接下来记录下Python爬虫定时任务的几种解决方法。

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1.方法一、while True

首先最容易的是while true死循环挂起，不废话，直接上代码：

 
 
 
 
  
  
  
  
import os  
  
  
  
  
import time  
  
  
  
  
import sys   
  
  
  
  
from datetime import datetime, timedelta  
  
  
  
  
def One_Plan():  
  
  
  
  
     # 设置启动周期  
  
  
  
  
     Second_update_time = 24 * 60 * 60  
  
  
  
  
    # 当前时间  
  
  
  
  
    now_Time = datetime.now()  
  
  
  
  
    # 设置 任务启动时间  
  
  
  
  
    plan_Time = now_Time.replace(hour=9, minute=0, second=0, microsecond=0)    
  
  
  
  
    # 设置差值，-1 day, 21:48:53.246576，类似于这样  
  
  
  
  
    # time.sleep()需要传入int，所以下面使用.total_seconds()   
  
  
  
  
    # 主要用来计算差值，返回int，具体功能可以自行查阅相关资料  
  
  
  
  
    delta = plan_Time - now_Time  
  
  
  
  
    first_plan_Time = delta.total_seconds() % Second_update_time  
  
  
  
  
    print("距离第一次执行需要睡眠%d秒" % first_plan_Time)  
  
  
  
  
    return first_plan_Time  
  
  
  
  
# while Ture代码块，挂起程序，睡眠时间结束后调用函数名进行执行  
  
  
  
  
while True:  
  
  
  
  
    s1 = One_Plan()  
  
  
  
  
    time.sleep(s1)  
  
  
  
  
    # 下面这里是自己定义的函数，想跑代码的可以换成hellow world函数或者注释掉这行测试下  
  
  
  
  
    exe_file(D_list)  
  
  
  
  
    print("正在执行首次更新程序") 
 
 
 

个人感觉使用这种方式进行定时计划的启动如果为单个程序，并且一天执行一次的话没什么问题，如果要考虑到一天执行多个任务并且一天需要执行多次，短板一下就凸显出来了。

在工作的情况中还需要考虑到很多因素，比如爬虫程序需要在晚上12点和早上6点、9点，下午3点执行四次，并且需要同时执行4个爬虫，还需要考虑到网络是否稳定，如果程序挂掉该怎么处理等等因素。

2.方法二、Timer模块

之前说了最简单的定时启动，可以说是最简单粗暴的，人生苦短，python优雅，有没有那种很简单很简单，几行代码就可以搞定的那种？必须有的哈！简单举个例子说一下，上一个方法的末尾提到过需要考虑到其他因素，这就来了：

现在需要启动一个selenium的爬虫，使用火狐驱动+多线程，大家都明白的，现在电脑管家显示CPU占用率20%，启动selenium后不停的开启浏览器+多线程，好，没过5分钟，CPU占用率直接拉到90%+，电脑卡到飞起，定时程序虽然还在运行，但是已经类似于待机状态，是不是突然感觉到面对电脑卡死，第一反应：卧槽，这个lj电脑，怎么程序都跑不起来，我还写这么多代码，*****！！

是吧，接下来上代码，具体功能，请自行查阅相关资料深造：

 
 
 
 
  
  
  
  
from datetime import datetime  
  
  
  
  
from threading import Timer  
  
  
  
  
import time  
  
  
  
  
# 定时任务  
  
  
  
  
def task():  
  
  
  
  
    print(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))  
  
  
  
  
def timedTask():  
  
  
  
  
    '''  
  
  
  
  
    第一个参数: 延迟多长时间执行任务(秒)  
  
  
  
  
    第二个参数: 要执行的函数  
  
  
  
  
    第三个参数: 调用函数的参数(tuple)  
  
  
  
  
    '''  
  
  
  
  
    Timer(5, task, ()).start()  
  
  
  
  
while True:  
  
  
  
  
    timedTask()  
  
  
  
  
    time.sleep(5) 
 
 
 

7行代码，是不是很优雅？优不优雅的主要是代码少，不费劲对吧。

 
 
 
 
  
  
  
  
2020-06-05 14:06:39  
  
  
  
  
2020-06-05 14:06:44  
  
  
  
  
2020-06-05 14:06:49  
  
  
  
  
2020-06-05 14:06:54  
  
  
  
  
2020-06-05 14:06:59  
  
  
  
  
2020-06-05 14:07:04  
  
  
  
  
2020-06-05 14:07:09  
  
  
  
  
2020-06-05 14:07:14  
  
  
  
  
2020-06-05 14:07:19  
  
  
  
  
2020-06-05 14:07:24 
 
 
 

3. 方法三、sched模块

这次直接上模块——sched模块

代码如下：

 
 
 
 
  
  
  
  
from datetime import datetime  
  
  
  
  
import sched  
  
  
  
  
import time  
  
  
  
  
def timedTask():  
  
  
  
  
    # 初始化 sched 模块的 scheduler 类,传入(time.time, time.sleep)这两个参数  
  
  
  
  
    schedscheduler = sched.scheduler(time.time, time.sleep)  
  
  
  
  
    # 增加调度任务，enter(睡眠时间，执行级别，执行函数)  
  
  
  
  
    scheduler.enter(5, 1, task)  
  
  
  
  
    # 运行任务  
  
  
  
  
    scheduler.run()  
  
  
  
  
# 定时任务  
  
  
  
  
def task():  
  
  
  
  
    print(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))  
  
  
  
  
if __name__ == '__main__':  
  
  
  
  
    timedTask() 
 
 
 

这个模块也很容易上手，需要注意，scheduler()只会执行一次就结束程序，可以在mian下面添加while Ture或者直接添加调度任务在timeTask中就可以，另外除了这样的写法外，还有另外一种写法，上代码：

 
 
 
 
  
  
  
  
import schedule  
  
  
  
  
import time 
  
  
  
  
def hellow():  
  
  
  
  
    print('hellow')  
  
  
  
  
def Timer():  
  
  
  
  
    schedule.every().day.at("09:00").do(hellow)  
  
  
  
  
    schedule.every().day.at("18:00").do(hellow)  
  
  
  
  
    while True:  
  
  
  
  
        schedule.run_pending()  
  
  
  
  
        time.sleep('需要睡眠的周期')  
  
  
  
  
Timer() 
 
 
 

在这里可以看到，有day-hour-minute，定时任务非常的方便，在while True里添加需要睡眠的时间，在函数模块内添加需要执行的次数即可。

网页标题：Python爬虫定时计划任务的几种常见方法
文章位置：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news14/483514.html

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