3.7python作业

Python基础编程实例
# 2-1
msg = "aa"
print(msg)

# 2-2
msg = 'aaa'
print(msg)
msg = 'bbb'
print(msg)


#2-3
name =  "Control_xu"
print("Hello " + name + ", how are you?")


#2-4
name = 'Donald trump'
print(name.upper())
print(name.lower())
print(name.title())

# 2-5 and 2-6
name = "雷锋"
msg = '为人民服务'
print(name +' once said,"' + msg + '."')

# 2-7
name = '\t  Donald Trump  \n'
print(name)
print(name.strip())
print(name.lstrip())
print(name.rstrip())


# 2-8
# 输出48
print(1+7)
print(2*4)
print(round(16/2))
print(9-1)

# 2-9
my_favorite_num = 0.66666
print("my favorite number is " + str(my_favorite_num))


### Python 3.7 中 APScheduler 使用指南 APScheduler 是一个功能强大的 Python 库,用于在后台定期执行任务。它提供了多种调度方式以及灵活的任务配置选项,适合从简单到复杂的定时任务场景。 #### 安装 APScheduler 要使用 APScheduler,首先需要通过 `pip` 进行安装: ```bash pip install apscheduler ``` 如果遇到网络问题,可以指定国内镜像源来加速安装过程: ```bash pip install apscheduler -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 此操作适用于 Python 3.7 及更高版本[^2]。 --- #### 导入与初始化 Scheduler APScheduler 提供了几种不同的调度器实现,其中最常用的是 `BackgroundScheduler` 和 `BlockingScheduler`。以下是两者的区别及适用场景: - **BackgroundScheduler**: 不会阻塞主线程,适合与其他代码一起运行。 - **BlockingScheduler**: 会在当前线程中运行并阻止其他代码的执行,通常用于独立的任务调度程序。 以下是如何导入和初始化调度器的示例代码: ```python from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler # 初始化 BackgroundScheduler background_scheduler = BackgroundScheduler() # 初始化 BlockingScheduler blocking_scheduler = BlockingScheduler() ``` --- #### 添加任务 可以通过 `.add_job()` 方法向调度器添加任务。该方法接受多个参数,包括任务函数、触发器类型及其参数等。 ##### 示例:每 10 秒执行一次任务 ```python import time from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler def my_task(): print(f"Task executed at {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 创建调度器实例 scheduler = BackgroundScheduler() # 添加任务,设置触发器为 interval 类型 scheduler.add_job(my_task, 'interval', seconds=10) # 启动调度器 scheduler.start() print('Press Ctrl+C to exit') try: # 主循环保持程序运行 while True: time.sleep(1) except KeyboardInterrupt: scheduler.shutdown() ``` 在此示例中,`my_task` 函数每隔 10 秒被调用一次,并打印当前时间戳[^2]。 --- #### 支持的触发器类型 APScheduler 提供了三种主要类型的触发器: 1. **date**: 在特定日期/时间只执行一次任务。 ```python scheduler.add_job(my_task, 'date', run_date='2023-12-31 23:59:59') ``` 2. **interval**: 按固定的时间间隔重复执行任务。 ```python scheduler.add_job(my_task, 'interval', minutes=5) ``` 3. **cron**: 类似 Unix cron 表达式的复杂调度规则。 ```python scheduler.add_job(my_task, 'cron', hour=8, minute=0) # 每天早上 8 点执行 ``` 更多关于触发器的详细说明可参考官方文档[^4]。 --- #### 动态管理任务 除了静态添加任务外,还可以动态地增加或移除任务。例如: - **新增任务** ```python new_job = scheduler.add_job(another_task, 'interval', seconds=30) ``` - **删除任务** ```python scheduler.remove_job(new_job.id) ``` 这些操作可以在程序运行期间随时进行,非常适合需要实时调整任务计划的应用场景[^2]。 --- #### 日志记录与错误处理 为了更好地监控任务状态,在实际生产环境中应启用日志记录功能。可通过如下方式配置日志级别: ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) ``` 此外,建议为每个任务包裹一层异常捕获机制,防止单个任务崩溃影响整个调度流程: ```python def safe_task(): try: actual_task_logic() except Exception as e: logging.error(f"Error occurred during task execution: {e}") ``` --- #### 高级特性 对于更高级的需求,比如跨机器分布式调度或多进程并发执行,可以考虑集成数据库作为存储后端。具体做法是将作业元数据保存到外部持久化介质(如 SQLite 或 Redis),从而实现更高的可靠性和扩展性[^4]。 ---
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