本篇内容主要讲解“Python自带的优先级调度器有什么用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python自带的优先级调度器有什么用”吧!

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Python 自带一个调度器模块sched，它能为你实现优先级队列/延迟队列和定时队列。

这个模块的使用非常简单，首先以延迟队列为例：

import sched  def do_work(name):     print(f'你好：{name}')  sch = sched.scheduler() sch.enter(5, 1, do_work, argument=('kingname', )) sch.run()

代码运行以后，会卡在sch.run()这里，5秒钟以后执行do_work('kingname')，运行效果如下图所示：

其中，sch.enter()的第一个参数为延迟的时间，单位为秒，第二个参数为优先级，数字越小优先级越高。当两个任务同时要执行时，优先级高的先执行。但需要注意的是，如果你这样写：

import sched  def do_work(name):     print(f'你好：{name}')  sch = sched.scheduler() sch.enter(5, 2, do_work, argument=('产品经理', )) sch.enter(5, 1, do_work, argument=('kingname', )) sch.run()

那么先打印出来的是你好：产品经理，如下图所示：

为什么这里优先级失效了?1的优先级大于2，应该先运行下面的才对啊。

这是由于，只有当两个任务同时运行的时候，才会去检查优先级。如果两个任务触发的时间一前一后，那么还轮不到比较优先级。由于延迟队列的延迟是相对于当前运行这一行代码的时间来计算的，后一行代码比前一行代码晚了几毫秒，所以实际上产品经理这一行会先到时间，所以就会先运行。

为了使用绝对的精确时间，我们可以使用另外一个方法：

import sched import time import datetime  def do_work(name):     print(f'你好：{name}')  sch = sched.scheduler(time.time, time.sleep) start_time = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=10) start_time_ts = start_time.timestamp() sch.enterabs(start_time_ts, 2, do_work, argument=('产品经理', )) sch.enterabs(start_time_ts, 1, do_work, argument=('kingname', )) sch.run()

运行效果如下图所示：

sch.enterabc()的第一个参数是任务开始时间的时间戳，这是一个绝对时间，这个时间可以使用datetime模块来生成，或者其他你熟悉的方式。后面的参数和sch.enter()完全一样。

如果你要运行的函数带有多个参数或者默认参数，那么可以使用下面的方式传入参数：

import sched import time import datetime  def do_work(name, place, work='写代码'):     print(f'你好：{name}，你在：{place}{work}')  sch = sched.scheduler(time.time, time.sleep) start_time = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=10) start_time_ts = start_time.timestamp() sch.enter(5, 2, do_work, argument=('产品经理', '杭州'), kwargs={'work': '写需求文档'}) sch.enterabs(start_time_ts, 1, do_work, argument=('kingname', '产品经理旁边'), kwargs={'work': '看着她'}) sch.run()

argument参数对应的元组存放普通参数，kwargs对应的字典存放带参数名的参数。

到此，相信大家对“Python自带的优先级调度器有什么用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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