Pythonタイマーの使い方
ここでは、現在時刻を出力する print_datetime 関数を開発し、実行し続ける必要があるタスクとして print_time 関数も使用します。
# Importing the datetime module.
import datetime
def print_time(message=None):
"""
It prints the current time, optionally preceded by a message.
:param message: The message to print
"""
print(message, datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))次に、使用するスケジュールされたタスク モジュール apscheduler を用意します。インストールには pip メソッドを選択できます。これは私がいつも使用している方法です。
pip install apscheduler # Importing the BlockingScheduler class from the apscheduler.schedulers.blocking module. from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
この時点で、実行状態を維持する必要があるビジネス関数、つまりここでは print_datetime 関数をスケジュールされたタスクとして実行できます。
この方法では、タスクを実行状態に維持するために while True 無限ループ スリープ メソッドを使用する必要はありません。
# Creating a scheduler object. scheduler = BlockingScheduler() # Adding a job to the scheduler. scheduler.add_job(func=print_time, args=('时间打印定时任务',), trigger='cron', second='*/1') # 每秒执行 # Starting the scheduler in a separate thread. scheduler.start()
最後に、現在の .py ファイルを起動して、スケジュールされたタスクを直接実行します。実行時の効果は次のとおりです。
スケジュールされたタスクの印刷時間 2023-02-26 13:52:52
スケジュールされたタスクの印刷時間 2023-02-26 13:52:53
スケジュールされたタスク 2023-02 の印刷時間-26 13:52:54
スケジュールされたタスクの印刷時間 2023-02-26 13:52:55
スケジュールされたタスクの印刷時間 2023-02-26 13:52:56
スケジュールされたタスク 2023 の印刷時間- 02-26 13:52:57
もちろん、スケジュールされたタスクのフレームワーク アプスケジューラとして、彼は多くのスキルも持っています。例: より複雑なサイクルでの実行、限られた時間内での実行、シングルポイント実行など。
以下は、参考と貴重な意見のためにリストした、より一般的な apscheduler スケジュールされたタスクの実行方法です。
rree以上がPythonタイマーの使い方の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
ホットAIツール
Undress AI Tool
脱衣画像を無料で
Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。
人気の記事
ホットツール
メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター
SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい
ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境
ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール
SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）
暗号通貨取引における感情分析とは何ですか？
Aug 14, 2025 am 11:15 AM
目次暗号通貨取引における感情分析とは何ですか？暗号通貨投資で感情分析が重要である理由は、感情データの重要なソースa。ソーシャルメディアプラットフォームb。ニュースメディアc。センチメント分析とテクノロジーのツールセンチメント分析で一般的に使用されるツール：採用された技術：センチメント分析を取引戦略に統合する方法：戦略の使用方法：戦略の例：BTC取引シナリオシナリオ設定の仮定：感情シグナル：決定：結果：結果とリスクハミドによる最近の2025年の研究
Pythonを使用してExcelからWebフォームにデータ入力を自動化する方法は？
Aug 12, 2025 am 02:39 AM
Pythonを使用してExcelデータをWebフォームに入力する方法は次のとおりです。最初にPandasを使用してExcelデータを読み取り、次にSeleniumを使用してブラウザを制御してフォームを自動的に入力して送信します。特定の手順には、Pandas、OpenPyXL、Seleniumライブラリのインストール、対応するブラウザドライバーのダウンロード、Pandasを使用してdata.xlsxファイルの名前、電子メール、電話、その他のフィールドを読み取り、セレニウムを介してブラウザを起動してターゲットWebページを開き、フォーム要素を見つけ、レインごとにデータラインを提出します。ループ内のすべてのデータライン。
メモリに収まらないPythonで大きなデータセットを処理する方法は？
Aug 14, 2025 pm 01:00 PM
Pythonのメモリを超える大きなデータセットを処理する場合、一度にRAMにロードすることはできません。代わりに、チャンク処理、ディスクストレージ、ストリーミングなどの戦略を採用する必要があります。 CSVファイルは、PandasのChunksizeパラメーターを介してチャンクで読み取ることができ、ブロックごとにブロックを処理できます。 Daskを使用して、Pandas構文と同様の並列化とタスクスケジューリングを実現して、大規模なメモリデータ操作をサポートできます。メモリの使用量を減らすために、テキストファイルをラインごとに読み取るためのジェネレーター関数を書き込みます。 Parquet Colornarストレージ形式をPyarrowと組み合わせて使用して、特定の列または行グループを効率的に読み取ります。 NumpyのMemmapを使用して大きな数値配列をメモリして、需要のあるデータフラグメントにアクセスするか、SQLiteやDuckDBなどの軽量データにデータを保存します。
PythonでJSONファイルをきれいに印刷する方法は？
Aug 07, 2025 pm 12:10 PM
JSONファイルを美化および印刷するには、JSONモジュールのインデントパラメーターを使用する必要があります。特定の手順は次のとおりです。1。json.load（）を使用してjsonファイルデータを読み取ります。 2。json.dump（）を使用し、インデントを4または2に設定して新しいファイルに書き込み、フォーマットされたjsonファイルを生成し、美化した印刷を完了することができます。
Pythonのインデックスを使用して、列挙の使用方法ループに
Aug 11, 2025 pm 01:14 PM
シーケンスを通過してインデックスにアクセスする必要がある場合は、enumerate（）関数を使用する必要があります。 1。ENUMARETE（）は、範囲（len（sequence））よりも簡潔なインデックスと値を自動的に提供します。 2。start = 1など、1ベースのカウントを達成するなど、開始パラメーターを介して開始インデックスを指定できます。 3.最初のアイテムのスキップ、ループの数の制限、出力のフォーマットなど、条件付きロジックと組み合わせて使用できます。 4。リスト、文字列、タプルなどの反復可能なオブジェクトに適用でき、サポート要素の解放。 5.コードの読みやすさを改善し、手動でカウンターの管理を避け、エラーを減らします。
Pythonである場所から別の場所にファイルとディレクトリをコピーする方法
Aug 11, 2025 pm 06:11 PM
ファイルとディレクトリをコピーするために、PythonのShotilモジュールは効率的で安全なアプローチを提供します。 1。shuldil.copy（）またはshutil.copy2（）を使用して、メタデータを保持する単一のファイルをコピーします。 2。shutil.copytree（）を使用して、ディレクトリ全体を再帰的にコピーします。ターゲットディレクトリは事前に存在することはできませんが、ターゲットはdirs_exist_ok = true（python3.8）を介して存在することを許可できます。 3.特定のファイルを、Ingrore.ignore_patterns（）またはカスタム関数と組み合わせてフィルタリングできます。 4。コピーディレクトリにはos.walk（）とos.makedirs（）のみが必要です
株式市場分析と予測にPythonを使用する方法は？
Aug 11, 2025 pm 06:56 PM
Pythonは、株式市場分析と予測に使用できます。答えはイエスです。 Yfinanceなどのライブラリを使用し、Pandasをデータクリーニングと機能エンジニアリングに使用し、MatplotlibまたはSeabornを視覚分析に組み合わせ、Arima、Random Forest、Xgboost、LSTMなどのモデルを使用して予測システムを構築し、バックテストによるパフォーマンスを評価します。最後に、アプリケーションはFlaskまたはFastapiで展開できますが、市場予測の不確実性、リスク、取引コストに過剰になることに注意を払う必要があります。成功は、データの品質、モデル設計、合理的な期待に依存します。
Pythonコードをデバッグする方法
Aug 13, 2025 am 12:18 AM
useprint（）statementstocheckvariablevaluesAndexecutionflow、addinglabelsandtypesforclarity、andremovethembeforecommitting;
