Pythpn实现多脚本处理定时运行

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前言

管理多脚本，要实现大量统计计算以及大量脚本进行统计，定时运行并反馈结果是很多大数据项目场景中十分常见的，就该问题本篇文章提供思路方法以及部分代码。

一、创建时间

首先可以通过python自带的datetime库获取本地时间，对于Pythpn时间序列想要更深入的了解可以参阅：一文速学-Pandas处理时间序列数据操作详解。

python3是自带datetime库的，他有自身代表时间的数据类型datetime。由此我们可以根据datetime数据结构进行运算，运用逻辑可以达到一定的时间控制。但首先我们需要拥有关于datetime数据类型的知识，好让我们创建我们想要的日期。

创建datetime很简单：

from datetime import datetime as dt
dt=dt(2022,5,23)

这就创建了一个2022年5月23日的datetime数据类型。

若想要转换为我们熟知的日期格式，我们可以使用strftime函数自定义格式，这里给出strftime函数的用法：

dt.strftime('%m/%d/%Y %H:%M:%S')

二、设定时间

首先我们可以设定起始任务时间，假设我们的脚本自动在早上2点到6点运行一次，并且获取当天日期作为初始的开始执行日期：

creatTime=datetime.time(2,0,0)
closeTime=datetime.time(6,0,0)
startDate=datetime.datetime.now()

我们需要获取当前时间和日期：

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#获取当前时间
currentTime=datetime.now().time
#获取当前日期
currentTime=darerime.now().date

然后我们只要规定每当本地时间在2点到6点这个范围，我们就执行脚本：

if(startDate<=currentDate)and(creatTime<=currentTime<=closeTime):
        #执行以下python脚本
        
        print('---------')
        print('执行成功')

然后我们需要修改开始日期，让其+1天能够保持每天持续更新，这里使用到了时间推移函数：

timedelta类表示为时间差，可直接实例化也可以由两个datetime进行相减操作得到。

可表示的时间差依次为： days,seconds,microseconds,minutes,hours,weeks

startDate=(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(days=1))

总代码如下：

from datetime import datetime as dt
import time
creatTime=datetime.time(2,0,0)
closeTime=datetime.time(6,0,0)
startDate=datetime.datetime.now()
while True:
    #获取当前时间
    currentTime=datetime.datetime.now().time
    #获取当前日期
    currentDate=datetime.datetime.now().date
    if(startDate<=currentDate)and(creatTime<=currentTime<=closeTime):
        #执行以下python脚本
        
        print('---------')
        print('执行成功')
        #成功以后执行日期改为下一天
        startDate=(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(days=1))

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