我想知道 python threading.Timer 是如何工作的。
更详细地说,当我运行几个 threading.Timer 时,它是否运行单独的线程来计算时间和运行处理程序?
或者一个线程一起管理和计数几个定时器?
我问是因为我的应用程序需要安排很多事件,但是
如果 threading.Timer 单独运行每个线程来计算一个计时器,并且我运行许多计时器,它可能会影响性能。
所以我担心如果我必须实现一个只运行一个线程的调度程序,如果它对性能有很大影响的话。
请您参考如下方法:
threading.Timer 类是 threading.Thread 的子类,基本上它只是运行一个单独的线程,在该线程中休眠指定的时间并运行相应的功能。
这绝对不是安排事件的有效方式。更好的方法是使用 Queue.PriorityQueue 在单个线程中进行调度,您可以在其中将事件放在“优先级”实际上意味着“下一个触发日期”的地方。类似于 cron 的工作方式。
或者甚至更好:使用已经存在的东西,不要重新发明轮子:Cron、Celery 等等......
通过 Queue.PriorityQueue 制作调度器的一个非常简单的例子:
import time
from Queue import PriorityQueue
class Task(object):
def __init__(self, fn, crontab):
# TODO: it should be possible to pass args, kwargs
# so that fn can be called with fn(*args, **kwargs)
self.fn = fn
self.crontab = crontab
def get_next_fire_date(self):
# TODO: evaluate next fire date based on self.crontab
pass
class Scheduler(object):
def __init__(self):
self.event_queue = PriorityQueue()
self.new_task = False
def schedule_task(self, fn, crontab):
# TODO: add scheduling language, crontab or something
task = Task(fn, crontab)
next_fire = task.get_next_fire_date()
if next_fire:
self.new_task = True
self.event_queue.put((next_fire, task))
def run(self):
self.new_task = False
# TODO: do we really want an infinite loop?
while True:
# TODO: actually we want .get() with timeout and to handle
# the case when the queue is empty
next_fire, task = self.event_queue.get()
# incremental sleep so that we can check
# if new tasks arrived in the meantime
sleep_for = int(next_fire - time.time())
for _ in xrange(sleep_for):
time.sleep(1)
if self.new_task:
self.new_task = False
self.event_queue.put((next_fire, task))
continue
# TODO: run in separate thread?
task.fn()
time.sleep(1)
next_fire = task.get_next_fire_date()
if next_fire:
event_queue.put((next_fire, task))
def test():
return 'hello world'
sch = Scheduler()
sch.schedule_task(test, '5 * * * *')
sch.schedule_task(test, '0 22 * * 1-5')
sch.schedule_task(test, '1 1 * * *')
sch.run()
这只是一个想法。您必须正确实现 Task 和 Scheduler 类,即 get_next_fire_date 方法加上某种调度语言(crontab?)和错误处理。我仍然强烈建议使用现有的库之一。
