使用 Python 精确定时执行应用程序的实践

Python 应用需要按照固定的时间间隔执行。

该应用由一个 while 循环驱动，循环中包含业务逻辑和 sleep 函数，sleep 函数使应用休眠一段时间。
有几个问题需要考虑：
- 上述方法是否正确？
- 是否需要将这些应用守护进程化，或者使用 upstart 等工具在后台运行即可？
- 如果在一台机器上有多个这样的应用，它们如何获取系统资源？
- 如果在定时器到期时 CPU 忙于执行其他任务，正在 CPU 上运行的任务是否会被抢占？是否取决于任务的性质？如果任务是不可抢占的，我的理解是该任务将进入处理队列。如果是这种情况，该如何使应用程序在每个确定的时间间隔运行？

解决方案
- 使用标准库中的 threading 模块创建线程
  - 通过将应用程序逻辑放入一个函数中并使用 threading.Timer 类创建线程，可以实现应用程序的定期执行。
  - 线程.计时器类具有一个间隔参数，指定计时器应该执行的频率（以秒为单位）。
  - 线程计时器类还具有一个函数参数，指定当计时器到期时要执行的函数。
  - 示例代码：

import threading

def do_something():
    # 业务逻辑

# 创建计时器对象
timer = threading.Timer(10, do_something)

# 启动计时器
timer.start()

 * **特点**：
   * 该方法简单易用，但如果需要在计时器到期时执行多个任务，则需要创建多个计时器对象。
   * 不会在后台运行，需要使用 fork 或其他方法进行守护进程化。

守护进程化
- 守护进程化应用程序可以确保在应用程序崩溃时操作系统不会终止该应用程序。
- 通常有两种方法可以将应用程序守护进程化：
  - 使用 fork 函数
  - 使用 upstart 或 systemd 等进程管理工具
- 示例代码（使用 fork 函数）：

import os

# 创建子进程
pid = os.fork()

# 判断是否是子进程
if pid == 0:
    # 业务逻辑

# 父进程继续执行

 * **特点**：
   * 守护进程化应用程序可以确保应用程序在崩溃时不会被终止。
   * 可以使用 fork 函数或进程管理工具来守护进程化应用程序。

系统资源分配
- 如果在一台机器上有多个应用程序同时运行，它们将共享系统的资源，包括 CPU 时间、内存和 I/O 带宽。
- 操作系统会根据应用程序的优先级和资源使用情况来分配资源。
- 应用程序可以通过调整线程优先级来影响资源分配。
- 示例代码：

import threading

def do_something():
    # 业务逻辑

# 创建线程对象
thread = threading.Thread(target=do_something)

# 设置线程优先级
thread.setDaemon(True)

# 启动线程
thread.start()

 * **特点**：
   * 通过调整线程优先级，应用程序可以影响资源分配。
   * 线程优先级越高，获得的资源就越多。

抢占式与非抢占式任务
- 如果在定时器到期时 CPU 忙于执行其他任务，正在 CPU 上运行的任务是否会被抢占取决于任务的性质。
- 如果任务是可抢占的，当定时器到期时，它将被抢占，并由定时器执行的任务接管 CPU。
- 如果任务是不可抢占的，当定时器到期时，它将继续执行，直到完成。
- 应用程序可以通过使用信号来实现可抢占的任务。
- 示例代码：

import signal

def do_something():
    # 业务逻辑

# 注册信号处理函数
signal.signal(signal.SIGINT, do_something)

# 启动事件循环
signal.pause()

 * **特点**：
   * 通过使用信号，应用程序可以实现可抢占的任务。
   * 当收到信号时，应用程序将执行信号处理函数。

使用 Python 精确定时执行应用程序的实践

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