起因

        在计算机网络中，我们经常定期发送数据包、定期更新网络状态等；在操作系统中，也需要定时定期备份数据、定期清理缓存等；在应用程序中，我们也很需要定期更新数据、定期发送通知等。所以，到底怎么样才能有效地实现这样的定时任务呢？这次还是基于简单的Python写个脚本说一说把。

什么是定时任务

        定时任务是指在规定的时间间隔内自动执行某些任务的机制，它通常用于需要定期执行的任务，例如定期备份数据、定期发送邮件、定期更新数据等。
        在计算机系统中，定时任务通常由定时器来实现。定时器是一种硬件或软件机制，可以在规定的时间间隔内触发某个事件或执行某个任务。在操作系统中，定时器通常是由内核来实现的，用户空间程序可以通过系统调用或库函数来设置定时器。

简单的定时任务

        在Python中，提供了schedule库可以用于生成定时任务。我们先来写个简单的示例。

pip install schedule

        通过pip安装完包之后，就可以写个示例了。 

import schedule
import time

def job1():
    print("I'm working... in job1  start")


def job2():
    print("I'm working... in job2")


schedule.every(1).seconds.do(job1)
schedule.every(2).seconds.do(job2)

while True:
    schedule.run_pending()
    print('sleep')
    time.sleep(1)

        在上面的代码中，我们首先导入了 schedule 库和 time 库，定义了两个方法，job1和job2，然后分别设置了启动时间，则每1秒启动一次job1，每2秒启动一次job2。通过schedule.run_pending的方法来调用保证程序不退出，当我们运行时就可以看到对应的效果了。

        在简单的任务中，我们使用schedule库就足够了，遇到一些其他的复杂情况就必须麻烦一点了。这边介绍一下schedule的问题：

        1. 定时任务的精度有限：schedule 库的定时任务调度精度有限，它只能保证在指定的时间间隔内执行任务，但不能保证任务的精确执行时间。这是因为 schedule 库使用的是操作系统的定时器，而操作系统的定时器精度一般较低。
        2. 不支持多线程：schedule 库不支持多线程，因此不能在多个线程之间共享定时任务。如果需要在多个线程之间共享定时任务，可以考虑使用其他定时任务调度库，如 threading 库。
        3. 存在安全隐患：schedule 库在执行定时任务时，可能会存在安全隐患。例如，如果定时任务在执行时访问了网络资源，可能会导致网络攻击。因此，在使用 schedule 库时，需要谨慎对待定时任务的执行。

复杂定时任务

        主要在python的语言限制下，我们没必要重复造轮子，还是用已经很完备的轮子来实现需要的内容吧。这边简单介绍一下Python APSscheduler
        Python APScheduler 是一个基于 Python 语言的定时任务调度工具，它借鉴了 Apache Scheduler 的设计理念和功能，但使用了 Python 语言实现。它可以在 Python 应用程序中添加定时任务，以实现周期性或基于特定触发条件的任务执行。

        Python APScheduler 具有以下特点：
        1. 简单易用：用户只需使用几个简单的函数即可实现定时任务的添加、修改和删除，无需编写复杂的代码。
        2. 灵活性：Python APScheduler 支持多种触发器，如 DateTrigger、IntervalTrigger 和 CronTrigger 等，用户可以根据不同的需求选择不同的触发器。
        3. 可扩展性：Python APScheduler 支持多种执行器，如 AsyncIOExecutor、GeventExecutor 和 ThreadPoolExecutor 等，用户可以根据不同的需求选择不同的执行器。
        4. 监控和管理：Python APScheduler 提供了一些简单的监控和管理接口，用户可以查看任务的状态和历史记录，方便故障排查和性能优化。

        安装和下载：        

pip install APSCheduler

        Demo和解释

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import datetime


def job():
    print("任务正在执行，当前日期和时间：", datetime.datetime.now())


if __name__ == "__main__":
    scheduler = BlockingScheduler()
    scheduler.add_job(job, 'interval', seconds=5)
    scheduler.start()

        在这个示例中，我们首先导入了 BlockingScheduler 和 datetime 模块。然后我们定义了一个 job 函数，它会在任务执行时输出当前日期和时间。在主程序中，我们创建了一个 BlockingScheduler 对象，然后使用 add_job 方法添加了一个定期任务。这里的参数 interval 表示任务的执行间隔，单位为秒。最后，我们调用 start 方法启动任务调度程序。

        概念

        ApScheduler 的核心概念是任务（Task）和触发器（Trigger）。任务是一个要执行的操作，可以是一个函数、一个方法或者一个可执行文件。触发器是任务执行的条件，可以是一个时间点、一个时间间隔、一个事件（如文件变化、数据库触发等）或者一个定制的触发条件。
        ApScheduler 提供了多种任务调度策略，例如：
        1. 基于时间间隔的定期任务：任务在指定的时间间隔内重复执行。
        2. 基于时间点的定期任务：任务在指定的时间点重复执行。
        3. 基于事件的一次性任务：任务在特定事件发生时执行一次。
        4. 基于周期的一次性任务：任务在指定的时间间隔内执行一次。

        除了预定任务外，ApScheduler 还支持以下功能：
        1. 任务依赖关系：允许任务之间建立依赖关系，以便在执行任务时确保它们按照正确的顺序执行。
        2. 任务分组：将任务分组到特定的分组中，以便更好地组织任务并允许针对分组执行操作（如暂停、恢复等）。
        3. 任务调度器插件：允许您为 ApScheduler 添加自定义任务调度器，以实现特定的任务调度需求。
        4. 任务历史记录：保存任务执行的历史记录，以便您可以查看任务执行的情况。

        使用方法

        首先需要先定义一个APScheduler的对象，像上诉代码一样，定一个的是一个BlockingScheuler，然后通过add_job的方法添加对应的函数和配置，这边注意，这里的id为自己定义的一个string，可以用来标记当前任务，对应于remove_job上参数，便于识别出是删除哪个任务。

scheduler.add_job(job, 'interval', seconds=5, id='timejob')

scheduler.remove_job('timejob')

同时该对象还提供了以下的方法用于控制，分别要用于开始，暂停，重置和唤醒，关闭：

scheduler.start()
scheduler.pause()
scheduler.resume()
scheduler.wakeup()
scheduler.shutdown()

同时，已经创建好的任务也是可以用于修改的，对象提供了modify的方法：

job.modify(max_instance=10, name='Alternated name')

更多的使用方法，还是得自己去翻翻源码文档了。

        缺点

        ApScheduler 是一个功能强大的任务调度器，虽然在很多场景下表现优秀，但也存在一些缺点，例如：
        资源消耗：ApScheduler 在运行时会占用一定的系统资源，如内存和 CPU。特别是在调度大量任务时，可能会对系统性能产生显著影响。
        复杂性：ApScheduler 的功能丰富，配置选项繁多，使得在使用和学习过程中需要花费一定的时间来理解和掌握。
        稳定性：虽然 ApScheduler 的可靠性很高，但在某些特殊情况下，如并发操作、异常处理等方面，仍然可能出现错误或崩溃现象。
        可扩展性：ApScheduler 的扩展性有限，主要体现在任务调度器的插件和扩展功能上。如果你需要根据特定需求定制调度器，可能需要花费较多时间来开发和集成。
        文档更新：ApScheduler 的文档更新速度相对较慢，有时可能会跟不上新版本的变化。在使用过程中，你可能需要查阅社区资源或者源代码来获取最新的信息。

总结

        单纯从使用角度来看，要求精度不高，任务调度复杂度不高的情况下，直接使用schedule库是最为方便的。但是如果要执行复杂任务，带依赖的任务之类的问题的话，还是得使用APScheduler库。当然，对应的设置也比较复杂，使用友好度没有那么高。