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Python自带的优先级调度器有什么用

本篇内容主要讲解“Python自带的优先级调度器有什么用”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python自带的优先级调度器有什么用”吧!

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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:

Python自带的优先级调度器有什么用

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:

Python自带的优先级调度器有什么用

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:

Python自带的优先级调度器有什么用

sch.enterabc()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。

到此,相信大家对“Python自带的优先级调度器有什么用”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!


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