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【转】Python源码学习Schedule

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了【转】Python源码学习Schedule，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含9285字，纯文字阅读大概需要14分钟。

内容图文

原文：https://www.cnblogs.com/angrycode/p/11433283.html

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上一篇《一个简单的Python调度器》介绍了一个简单的Python调度器的使用，后来我翻阅了一下它的源码，惊奇的发现核心库才一个文件，代码量短短700行不到。这是绝佳的学习材料。
让我喜出望外的是这个库的作者竟然就是我最近阅读的一本书《Python Tricks》的作者！现在就让我们看看大神的实现思路。

0x00 准备

项目地址

https://github.com/dbader/schedule

将代码checkout到本地

环境

PyCharm+venv+Python3

0x01 用法

这个在上一篇也介绍过了，非常简单

import schedule

# 定义需要执行的方法
def job():
    print("a simple scheduler in python.")

# 设置调度的参数，这里是每2秒执行一次
schedule.every(2).seconds.do(job)

if __name__ == '__main__':
    while True:
        schedule.run_pending()

# 执行结果
a simple scheduler in python.
a simple scheduler in python.
a simple scheduler in python.
...

这个库的文档也很详细，可以浏览 https://schedule.readthedocs.io/ 了解库的大概用法

0x02 项目结构

(venv) ?  schedule git:(master) tree -L 2
.
...
├── requirements-dev.txt
├── schedule
│   └── __init__.py
├── setup.py
├── test_schedule.py
├── tox.ini
└── venv
    ├── bin
    ├── include
    ├── lib
    ├── pip-selfcheck.json
    └── pyvenv.cfg

8 directories, 18 files
  • schedule目录下就一个__init__.py文件，这是我们需要重点学习的地方。
  • setup.py文件是发布项目的配置文件
  • test_schedule.py是单元测试文件，一开始除了看文档外，也可以从单元测试中入手，了解这个库的使用
  • requirements-dev.txt 开发环境的依赖库文件，如果核心的库是不需要第三方的依赖的，但是单元测试需要
  • venv是我checkout后创建的，原本的项目是没有的

0x03 schedule

我们知道__init__.py是定义Python包必需的文件。在这个文件中定义方法、类都可以在使用import命令时导入到工程项目中，然后使用。

schedule 源码

以下是schedule会用到的模块，都是Python内部的模块。

import collections
import datetime
import functools
import logging
import random
import re
import time

logger = logging.getLogger('schedule')

然后定义了一个日志打印工具实例

接着是定义了该模块的3个异常类的结构体系，是由Exception派生出来的，分别是ScheduleError、ScheduleValueError和IntervalError

class ScheduleError(Exception):
    """Base schedule exception"""
    pass

class ScheduleValueError(ScheduleError):
    """Base schedule value error"""
    pass

class IntervalError(ScheduleValueError):
    """An improper interval was used"""
    pass

还定义了一个CancelJob的类，用于取消调度器的继续执行

class CancelJob(object):
    """
    Can be returned from a job to unschedule itself.
    """
    pass

例如在自定义的需要被调度方法中返回这个CancelJob类就可以实现一次性的任务

# 定义需要执行的方法
def job():
    print("a simple scheduler in python.")
    # 返回CancelJob可以停止调度器的后续执行
    return schedule.CancelJob

接着就是这个库的两个核心类Scheduler和Job。

class Scheduler(object):
    """
    Objects instantiated by the :class:`Scheduler <Scheduler>` are
    factories to create jobs, keep record of scheduled jobs and
    handle their execution.
    """
    
class Job(object):
    """
    A periodic job as used by :class:`Scheduler`.

    :param interval: A quantity of a certain time unit
    :param scheduler: The :class:`Scheduler <Scheduler>` instance that
                      this job will register itself with once it has
                      been fully configured in :meth:`Job.do()`.

    Every job runs at a given fixed time interval that is defined by:

    * a :meth:`time unit <Job.second>`
    * a quantity of `time units` defined by `interval`

    A job is usually created and returned by :meth:`Scheduler.every`
    method, which also defines its `interval`.
    """

Scheduler是调度器的实现类，它负责调度任务(job)的创建和执行。

Job则是对需要执行任务的抽象。

这两个类是这个库的核心，后面我们还会看到详细的分析。
接下来就是默认调度器default_scheduler和任务列表jobs的创建。

# The following methods are shortcuts for not having to
# create a Scheduler instance:

#: Default :class:`Scheduler <Scheduler>` object
default_scheduler = Scheduler()

#: Default :class:`Jobs <Job>` list
jobs = default_scheduler.jobs  # todo: should this be a copy, e.g. jobs()?

在执行import schedule后，就默认创建了default_scheduler。而Scheduler的构造方法为

def __init__(self):
    self.jobs = []

在执行初始化时，调度器就创建了一个空的任务列表。

在文件的最后定义了一些链式调用的方法，使用起来也是非常人性化的，值得学习。
这里的方法都定义在模块下，而且都是封装了default_scheduler实例的调用。

def every(interval=1):
    """Calls :meth:`every <Scheduler.every>` on the
    :data:`default scheduler instance <default_scheduler>`.
    """
    return default_scheduler.every(interval)


def run_pending():
    """Calls :meth:`run_pending <Scheduler.run_pending>` on the
    :data:`default scheduler instance <default_scheduler>`.
    """
    default_scheduler.run_pending()


def run_all(delay_seconds=0):
    """Calls :meth:`run_all <Scheduler.run_all>` on the
    :data:`default scheduler instance <default_scheduler>`.
    """
    default_scheduler.run_all(delay_seconds=delay_seconds)


def clear(tag=None):
    """Calls :meth:`clear <Scheduler.clear>` on the
    :data:`default scheduler instance <default_scheduler>`.
    """
    default_scheduler.clear(tag)


def cancel_job(job):
    """Calls :meth:`cancel_job <Scheduler.cancel_job>` on the
    :data:`default scheduler instance <default_scheduler>`.
    """
    default_scheduler.cancel_job(job)


def next_run():
    """Calls :meth:`next_run <Scheduler.next_run>` on the
    :data:`default scheduler instance <default_scheduler>`.
    """
    return default_scheduler.next_run


def idle_seconds():
    """Calls :meth:`idle_seconds <Scheduler.idle_seconds>` on the
    :data:`default scheduler instance <default_scheduler>`.
    """
    return default_scheduler.idle_seconds

我们看下入口方法run_pending()，从本文一开头的Demo可以知道这个是启动调度器的方法。这里它执行了default_scheduler中的方法。

default_scheduler.run_pending()

所以我们就把目光定位到Scheduler类的相应方法

def run_pending(self):
    """
    Run all jobs that are scheduled to run.

    Please note that it is *intended behavior that run_pending()
    does not run missed jobs*. For example, if you've registered a job
    that should run every minute and you only call run_pending()
    in one hour increments then your job won't be run 60 times in
    between but only once.
    """
    runnable_jobs = (job for job in self.jobs if job.should_run)
    for job in sorted(runnable_jobs):
        self._run_job(job)

这个方法中首先从jobs列表将需要执行的任务过滤后放在runnable_jobs列表，然后将其排序后顺序执行内部的_run_job(job)方法

def _run_job(self, job):
    ret = job.run()
    if isinstance(ret, CancelJob) or ret is CancelJob:
        self.cancel_job(job)

在_run_job方法中就调用了job类中的run方法，并根据返回值判断是否需要取消任务。

这时候我们要看下Job类的实现逻辑。

首先我们要看下Job是什么时候创建的。还是从Demo中的代码入手

schedule.every(2).seconds.do(job)

这里先执行了schedule.every()方法

def every(interval=1):
    """Calls :meth:`every <Scheduler.every>` on the
    :data:`default scheduler instance <default_scheduler>`.
    """
    return default_scheduler.every(interval)

这个方法就是scheduler类中的every方法

def every(self, interval=1):
    """
    Schedule a new periodic job.

    :param interval: A quantity of a certain time unit
    :return: An unconfigured :class:`Job <Job>`
    """
    job = Job(interval, self)
    return job

在这里创建了一个任务job，并将参数interval和scheduler实例传入到构造方法中，最后返回job实例用于实现链式调用。

跳转到Job的构造方法

def __init__(self, interval, scheduler=None):
    self.interval = interval  # pause interval * unit between runs
    self.latest = None  # upper limit to the interval
    self.job_func = None  # the job job_func to run
    self.unit = None  # time units, e.g. 'minutes', 'hours', ...
    self.at_time = None  # optional time at which this job runs
    self.last_run = None  # datetime of the last run
    self.next_run = None  # datetime of the next run
    self.period = None  # timedelta between runs, only valid for
    self.start_day = None  # Specific day of the week to start on
    self.tags = set()  # unique set of tags for the job
    self.scheduler = scheduler  # scheduler to register with

主要初始化了间隔时间配置、需要执行的方法、调度器各种时间单位等。

执行every方法之后又调用了seconds这个属性方法

@property
def seconds(self):
    self.unit = 'seconds'
    return self

设置了时间单位，这个设置秒，当然还有其它类似的属性方法minutes、hours、days等等。

最后就是执行了do方法

def do(self, job_func, *args, **kwargs):
    """
    Specifies the job_func that should be called every time the
    job runs.

    Any additional arguments are passed on to job_func when
    the job runs.

    :param job_func: The function to be scheduled
    :return: The invoked job instance
    """
    self.job_func = functools.partial(job_func, *args, **kwargs)
    try:
        functools.update_wrapper(self.job_func, job_func)
    except AttributeError:
        # job_funcs already wrapped by functools.partial won't have
        # __name__, __module__ or __doc__ and the update_wrapper()
        # call will fail.
        pass
    self._schedule_next_run()
    self.scheduler.jobs.append(self)
    return self

在这里使用functools工具的中的偏函数partial将我们自定义的方法封装成可调用的对象

然后就调用_schedule_next_run方法，它主要是对时间的解析，按照时间对job排序，我觉得这个方法是本项目中的技术点，逻辑也是稍微复杂一丢丢，仔细阅读就可以看懂，主要是对时间datetime的使用。由于篇幅，这里就不再贴出代码。

这里就完成了任务job的添加。然后在调用run_pending方法中就可以让任务执行。

0x04 总结一下

schedule库定义两个核心类Scheduler和Job。在导入包时就默认创建一个Scheduler对象，并初始化任务列表。
schedule模块提供了链式调用的接口，在配置schedule参数时，就会创建任务对象job,并会将job添加到任务列表中，最后在执行run_pending方法时，就会调用我们自定义的方法。
这个库的核心思想是使用面向对象方法，对事物能够准确地抽象，它总体的逻辑并不复杂，是学习源码很不错的范例。

0x05 学习资料

    • https://github.com/dbader/schedule
    • https://schedule.readthedocs.io

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的【转】Python源码学习Schedule全部内容，希望文章能够帮你解决【转】Python源码学习Schedule所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】