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!

这里是另一个不使用任何额外库的解决方案。

def delay_until(condition_fn, interval_in_sec, timeout_in_sec):
    """Delay using a boolean callable function.

    `condition_fn` is invoked every `interval_in_sec` until `timeout_in_sec`.
    It can break early if condition is met.

    Args:
        condition_fn     - a callable boolean function
        interval_in_sec  - wait time between calling `condition_fn`
        timeout_in_sec   - maximum time to run

    Returns: None
    """
    start = last_call = time.time()
    while time.time() - start < timeout_in_sec:
        if (time.time() - last_call) > interval_in_sec:
            if condition_fn() is True:
                break
            last_call = time.time()

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)。

我以前也遇到过类似的问题。也许http://cronus.readthedocs.org会有帮助?

对于v0.2，下面的代码片段可以工作

import cronus.beat as beat

beat.set_rate(2) # run twice per second
while beat.true():
    # do some time consuming work here
    beat.sleep() # total loop duration would be 0.5 sec

我用这个方法使每小时产生60个事件，其中大多数事件在整分钟后的相同秒数内发生:

import math
import time
import random

TICK = 60 # one minute tick size
TICK_TIMING = 59 # execute on 59th second of the tick
TICK_MINIMUM = 30 # minimum catch up tick size when lagging

def set_timing():

    now = time.time()
    elapsed = now - info['begin']
    minutes = math.floor(elapsed/TICK)
    tick_elapsed = now - info['completion_time']
    if (info['tick']+1) > minutes:
        wait = max(0,(TICK_TIMING-(time.time() % TICK)))
        print ('standard wait: %.2f' % wait)
        time.sleep(wait)
    elif tick_elapsed < TICK_MINIMUM:
        wait = TICK_MINIMUM-tick_elapsed
        print ('minimum wait: %.2f' % wait)
        time.sleep(wait)
    else:
        print ('skip set_timing(); no wait')
    drift = ((time.time() - info['begin']) - info['tick']*TICK -
        TICK_TIMING + info['begin']%TICK)
    print ('drift: %.6f' % drift)

info['tick'] = 0
info['begin'] = time.time()
info['completion_time'] = info['begin'] - TICK

while 1:

    set_timing()

    print('hello world')

    #random real world event
    time.sleep(random.random()*TICK_MINIMUM)

    info['tick'] += 1
    info['completion_time'] = time.time()

根据实际情况，你可能会得到长度的刻度:

60,60,62,58,60,60,120,30,30,60,60,60,60,60...etc.

但在60分钟结束时，你会有60个滴答;而且它们中的大多数都将出现在您喜欢的正确偏移时间。

在我的系统中，我得到了< 1/20秒的典型漂移，直到需要纠正。

该方法的优点是具有较好的时钟漂移分辨率;这可能会导致问题，如果你做的事情，比如每tick追加一个项目，你希望每小时追加60个项目。未能考虑漂移可能导致次要指标，如移动平均线，将数据考虑得过于深入过去，从而导致错误的输出。

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