我想在Python中每60秒重复执行一个函数(就像Objective C中的NSTimer或JS中的setTimeout)。这段代码将作为守护进程运行，有效地类似于使用cron每分钟调用python脚本，但不需要用户设置。
在这个关于用Python实现的cron的问题中，解决方案似乎只有效地使()休眠x秒。我不需要这么高级的功能，所以也许这样的东西可以工作
while True:
# Code executed here
time.sleep(60)
这段代码是否存在任何可预见的问题?
当前回答
你可能会考虑Twisted，它是一个实现了Reactor Pattern的Python网络库。
from twisted.internet import task, reactor
timeout = 60.0 # Sixty seconds
def doWork():
#do work here
pass
l = task.LoopingCall(doWork)
l.start(timeout) # call every sixty seconds
reactor.run()
虽然“While True: sleep(60)”可能会工作，Twisted可能已经实现了许多你最终需要的功能(如bobince指出的守护进程化、日志记录或异常处理)，并且可能是一个更健壮的解决方案
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你可能会考虑Twisted，它是一个实现了Reactor Pattern的Python网络库。
from twisted.internet import task, reactor
timeout = 60.0 # Sixty seconds
def doWork():
#do work here
pass
l = task.LoopingCall(doWork)
l.start(timeout) # call every sixty seconds
reactor.run()
虽然“While True: sleep(60)”可能会工作，Twisted可能已经实现了许多你最终需要的功能(如bobince指出的守护进程化、日志记录或异常处理)，并且可能是一个更健壮的解决方案
我使用Tkinter after()方法，它不会“窃取游戏”(就像之前提出的sched模块)，即它允许其他东西并行运行:
import Tkinter
def do_something1():
global n1
n1 += 1
if n1 == 6: # (Optional condition)
print "* do_something1() is done *"; return
# Do your stuff here
# ...
print "do_something1() "+str(n1)
tk.after(1000, do_something1)
def do_something2():
global n2
n2 += 1
if n2 == 6: # (Optional condition)
print "* do_something2() is done *"; return
# Do your stuff here
# ...
print "do_something2() "+str(n2)
tk.after(500, do_something2)
tk = Tkinter.Tk();
n1 = 0; n2 = 0
do_something1()
do_something2()
tk.mainloop()
Do_something1()和do_something2()可以以任意的间隔速度并行运行。在这里，第2个将以两倍的速度执行。还要注意，我使用了一个简单的计数器作为终止任一函数的条件。你可以使用任何你喜欢的条件，或者不使用，如果你想让一个函数运行到程序终止(例如一个时钟)。
如果你想要一种非阻塞的方式来周期性地执行你的函数，而不是阻塞无限循环，我会使用线程计时器。这样，您的代码可以继续运行并执行其他任务，并且仍然每n秒调用一次您的函数。我经常使用这种技术打印长时间、CPU/磁盘/网络密集型任务的进度信息。
下面是我在类似问题中发布的代码，带有start()和stop()控件:
from threading import Timer
class RepeatedTimer(object):
def __init__(self, interval, function, *args, **kwargs):
self._timer = None
self.interval = interval
self.function = function
self.args = args
self.kwargs = kwargs
self.is_running = False
self.start()
def _run(self):
self.is_running = False
self.start()
self.function(*self.args, **self.kwargs)
def start(self):
if not self.is_running:
self._timer = Timer(self.interval, self._run)
self._timer.start()
self.is_running = True
def stop(self):
self._timer.cancel()
self.is_running = False
用法:
from time import sleep
def hello(name):
print "Hello %s!" % name
print "starting..."
rt = RepeatedTimer(1, hello, "World") # it auto-starts, no need of rt.start()
try:
sleep(5) # your long-running job goes here...
finally:
rt.stop() # better in a try/finally block to make sure the program ends!
特点:
只有标准库，没有外部依赖 即使计时器已经启动/停止，也可以安全地多次调用Start()和stop() 要调用的函数可以有位置参数和命名参数 您可以随时更改间隔，它将在下次运行后生效。args、kwargs甚至function也一样!
我认为这取决于你想做什么，你的问题没有详细说明。
对我来说，我想在一个已经多线程的进程中做一个昂贵的操作。所以我让leader流程检查时间，只有她做昂贵的操作(检查点深度学习模型)。为了做到这一点，我增加了计数器，以确保5秒、10秒、15秒过去，每5秒保存一次(或使用math.floor的模块化算术):
def print_every_5_seconds_have_passed_exit_eventually():
"""
https://stackoverflow.com/questions/3393612/run-certain-code-every-n-seconds
https://stackoverflow.com/questions/474528/what-is-the-best-way-to-repeatedly-execute-a-function-every-x-seconds
:return:
"""
opts = argparse.Namespace(start=time.time())
next_time_to_print = 0
while True:
current_time_passed = time.time() - opts.start
if current_time_passed >= next_time_to_print:
next_time_to_print += 5
print(f'worked and {current_time_passed=}')
print(f'{current_time_passed % 5=}')
print(f'{math.floor(current_time_passed % 5) == 0}')
starting __main__ at __init__
worked and current_time_passed=0.0001709461212158203
current_time_passed % 5=0.0001709461212158203
True
worked and current_time_passed=5.0
current_time_passed % 5=0.0
True
worked and current_time_passed=10.0
current_time_passed % 5=0.0
True
worked and current_time_passed=15.0
current_time_passed % 5=0.0
True
对我来说，检查if语句是我所需要的。在我已经复杂的多处理器多gpu代码中拥有线程，调度器并不是我想要添加的复杂性，如果我可以避免它，似乎我可以。检查worker id很容易确保只有一个进程在做这件事。
注意，我使用True print语句来确保模块化的算术技巧有效，因为检查确切的时间显然是行不通的!但令我惊喜的是，地板竟然起了作用。
一个可能的答案是:
import time
t=time.time()
while True:
if time.time()-t>10:
#run your task here
t=time.time()
