设置上午3点，20点定时任务如果读取文本中是true执行py脚本，否则不执行

您可以使用以下的 crontab 表达式来设置上午3点和20点的定时任务：

0 3,20 * * * [ "$(cat /path/to/file.txt)" = "true" ] && /usr/bin/python /path/to/script.py

上面的 crontab 表达式中，“0 3,20 * * *”表示在每天的上午3点和晚上8点（20点）执行一次任务。而“[ "$(cat /path/to/file.txt)" = "true" ] && /usr/bin/python /path/to/script.py”则表示如果 /path/to/file.txt 文件中包含字符串“true”，则执行 /path/to/script.py 脚本，否则不执行。

请确保将上述示例中的“/path/to/file.txt”和“/path/to/script.py”替换为您实际的文件路径。

相关问题

# 每天上午 9 点执行脚本0 9 * * * python /path/to/script.py && command

这个 crontab 命令的意思是，在每天的上午 9 点，执行 `/path/to/script.py` 这个 Python 脚本，如果执行成功（返回状态码为 0），则继续执行 `command` 命令。

你可以按照以下步骤来实现：

1. 在 Python 脚本中读取文本文件，判断其中是否存在数据。

2. 如果存在数据，使用 `subprocess` 模块调用命令行执行 `command` 命令，并获取其返回值。

import subprocess

if 存在数据：
    # 执行 command 命令，并获取返回值
    result = subprocess.call('command', shell=True)

3. 根据 `subprocess.call` 的返回值来判断执行是否成功，如果成功返回状态码为 0，否则返回非 0 的状态码。

4. 根据上一步的结果，通过 `sys.exit` 函数来结束 Python 脚本，返回相应的状态码。

import sys

if 存在数据：
    # 执行 command 命令，并获取返回值
    result = subprocess.call('command', shell=True)

    # 根据返回值判断执行是否成功
    if result == 0:
        # 执行成功，返回状态码 0
        sys.exit(0)
    else:
        # 执行失败，返回非 0 的状态码
        sys.exit(1)
else:
    # 不存在数据，返回状态码 0
    sys.exit(0)

这样，在 crontab 命令中添加 `&& python /path/to/script.py`，就可以实现在每天上午 9 点执行 Python 脚本，并根据条件判断是否执行 `command` 命令。

python 写py文件到airflow 并执行airflow任务

在Python中编写脚本并将其关联到Apache Airflow任务，通常需要以下几个步骤：

1. **安装Airflow**: 首先确保已经安装了Airflow，你可以通过pip安装它：

   pip install apache-airflow

2. **创建Python操作**: 在Airflow中，你需要定义一个`Operator`或`Task`来执行Python代码。这通常是通过创建一个继承自`BaseOperator`或相关类的自定义类来完成。

   from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

   def run_my_python_script(**kwargs):
       # 这里写你的Python代码，例如读取文件、处理数据等
       with open("your_file.py", "r") as f:
           exec(f.read())

   your_task = PythonOperator(
       task_id='run_python_task',
       python_callable=run_my_python_script,
       provide_context=True,
       dag=dag
   )

`dag`是Airflow DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）实例，你需要在DAG上下文中运行这个任务。

3. **将Python文件加入到DAG**：如果你的Python脚本是单独的文件，可以使用`FileSensor`监控文件变化，并当文件可用时启动任务：

   from airflow.sensors.filesystem import FileSensor

   file_sensor = FileSensor(
       filepath="path/to/your_file.py",
       poke_interval=5,  # 检查间隔时间（秒）
       dag=dag
   )

   file_sensor >> your_task

4. **调度DAG**：配置好DAG后，使用Airflow Web Server或CLI工具来定时调度你的DAG。可以在`settings.py`中设置默认的调度信息，也可以在DAG初始化时设置。

5. **运行任务**：一旦DAG被添加到Airflow的数据库，并且在正确的调度下，就可以通过Web UI或者命令行运行指定的任务了。