Python定时任务最全解决方案

昨晚凌晨两点，小编接到女神的电话，心里正心猿意马，没想到电话中的女神竟带着哭腔和我说老板让她现在就去公司加班，我很好奇的问她什么事情要这么晚去?女神委屈的说：“因为我们公司这个产品是针对美国用户，存在时差”说完又哭了起来。唉，小编心想终于有机会在女神面前露一手了，听我慢慢道来。

在开发一个自动化测试平台，其中有一个功能是必不可少的，那就是定时任务调度。比如现在你的项目需要凌晨2点跑测试，你一个女孩子不可能真的2点钟起床跑到公司去执行测试吧，这时候定时任务就显得尤为重要，可以说是作为一个测试平台的标配了

用 Python定时任务实现的技术手段有很多，现在市面上主流的方式有四种。简单做个罗列说明：

1. Linux系统级别的 crontab。

2. Python的 schedule库。

3. Celery定时任务。

4. Python的 APScheduler库。

以上四种方式都可以实现定时任务，我对这四种实现定时任务的技术都进行了研究。这里给大家唠唠该如何选择。

一、 Linux系统的 crontab：

Linux系统的 crontab非常好用，固定的间隔时间执行指定的系统指令或 shell script脚本。时间间隔的单位可以是分钟、小时、日、月、周及以上的任意组合。这个命令非常适合周期性的日志分析或数据备份等工作。但是他有个不好的是，如果我们项目比较复杂，涉及多台服务器，那么一旦需要修改某个任务调度的策略，将变得非常麻烦。所以用一句话总结 crontab就是：crontab虽好，可不要贪服务器哦~

二、 Python的 schedule库：

schedule库是一个轻量级的定时任务方案。优势是使用简单，可以直接上手，基本不需要做什么配置。缺点是，因为比较轻量，导致他的功能比较局限，比如无法动态的添加任务，无法将任务的结果进行持久化等。这里做个简单介绍：

1. 安装：

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2. 基本使用：

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通过阅读代码，可以发现 schedule用起来是非常简单和方便的，对于不需要动态添加任务，不需要存储任务等的定时任务，直接用 schedule来实现。简单，高效！

三、 Celery库：

Celery在异步任务和定时任务两个方面可以说是非常出名。他性能稳定，功能强大，在中大型项目中扮演着重要的角色。但是 Celery也无法动态的添加任务（ Django中有相应的插件可以实现动态任务），而且对于之前没有使用过 Celery的项目，单独因为定时任务而搭建一套 Celery系统显得会有点大材小用的感觉，因为搭建 Celery还得配一个 Broker， Broker一般是 Redis或者 RabbitMQ，所以比较重量级，也比较浪费资源。

1. 安装：

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2. 简单实用：

这里简单的来看看用 Celery是如何添加定时任务的：

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要执行 celery的定时任务，我们需要打开两个终端，一个用来监听定时任务，一个用来执行定时任务。命令分别如下：

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四、 APScheduler库：

APScheduler库个人来说是比较好用的，他不仅使用简单，功能还比较强大，比如支持动态添加和删除任务，支持持久化，持久化的方式还有很多选择，比如 内存、 MongoDB、 SQLAlchemy、 Redis等，也针对一些常用的框架做了接口，比如有asyncio调度器、 gevent调度器等。接下来我们来唠唠。

1. 安装：

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2. 简单实用：

这里我们用默认的调度器 BlockingScheduler来做一个定时任务：

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可以看到，任务实用起来非常的简单，他有 schduler.add_job函数，可以动态的添加任务，操作起来非常的方便。另外还有 BackgroundScheduler、 AsyncIOScheduler等。

听我说完，女神终于破涕为笑，娇嗔着一直夸我好有才，哈哈，还好我自动化测试学得好，总算离女神又近了一步！！

小编真是情场事业双得意，学好自动化，让你们也能轻松搞定女神！

定时任务很常用，因此选好解决方案尤其重要。今天因为篇幅有限，只针对几个定时库做个科普性的介绍，如果你想了解某个具体的库，可以在评论区留言，我可以针对某个库展开来说一说。

另外，个人觉得， APScheduler是我比较满意的方案，用起来简单，轻量级，功能也很强大。所以我在我的测试平台上，用的就是 APScheduler的方案来解决的。如果你也想学习API自动化测试平台开发，欢迎花个1分钟的时间了解下：