Python3定时任务实现：四種方案对比

在Python3中实现定时任务有多种方法，适用于不同场景的需求。本文档主要介绍了四种常见的实现方式： 1. **循环+sleep**: 这是最基础的方法，通过无限循环配合`time.sleep()`函数来定期执行任务。例如，`loopMonitor`函数中的`while True`结构，每3秒调用`MonitorSystem`一次来监控CPU和内存使用率。这种方法简单易行，但不适用于需要高精度或并发处理的任务，且如果循环条件没有外部中断，可能会消耗较多资源。 2. **线程模块中的Timer类**: Python的`threading`模块提供了一个`Timer`类，可以创建一个计时器对象，设置一个延迟后自动调用指定的回调函数。这适合那些需要在一定时间后执行特定任务的情况，如定时更新微信token。但是，需要注意的是，如果程序结束，未完成的Timer可能不会执行。 3. **schedule模块**: `schedule`模块允许更灵活的时间间隔设置，支持精确到分钟、秒甚至是毫秒。它可以方便地安排周期性任务，如商品定时上线，提供了更多的控制选项。使用这个模块可以编写更复杂的时间调度逻辑。 4. **APScheduler定时框架**: 最高效和强大的方式是使用`APScheduler`，这是一个专门用于管理定时任务的第三方库。它支持多线程、异步执行，以及复杂的调度规则，如cron表达式，非常适合大型项目和需要稳定定时任务的场景。通过`APScheduler`，你可以设置定时任务，如定时检测后台服务是否存活，并且可以在不同的执行环境中可靠地运行。 文档中首先演示了如何使用`psutil`模块监测CPU和内存使用率，并将其写入日志。然后，通过`loopMonitor`和`sleep`的方式实现了每3秒检查一次系统资源的定时监测。对于更高级的任务，如微信token更新，可能需要结合`Timer`或`APScheduler`来确保任务的可靠性和执行效率。 总结来说，Python实现定时任务的关键在于选择合适的工具或库，根据具体需求决定使用循环+sleep、线程模块、schedule模块还是APScheduler框架。理解这些工具的特点和适用场景，有助于优化代码的性能和稳定性。