Как лучше реализовать длительные периодические задачи?

Для реализации длительных периодических задач в Python можно воспользоваться несколькими подходами. Вот некоторые из них:

Использование библиотеки sched: Библиотека sched предоставляет функциональность для планирования и выполнения задач в определенное время или с определенной периодичностью. Вы можете создать экземпляр класса sched.scheduler и запланировать выполнение вашей задачи с помощью метода scheduler.enter(delay, priority, action, argument). Здесь delay - задержка перед выполнением задачи, priority - приоритет задачи, action - функция, которая должна быть выполнена, и argument - аргументы для функции. Затем вы можете запустить планировщик с помощью метода scheduler.run().

Использование модуля threading: Модуль threading предоставляет функциональность для работы с потоками в Python. Вы можете создать класс, который наследуется от threading.Thread и переопределить метод run(), в котором определена ваша задача. Затем вы можете создать объект класса и запустить его с помощью метода start(). Этот подход позволяет выполнять задачи в отдельном потоке, не блокируя основной поток выполнения программы.

Использование модуля multiprocessing: Модуль multiprocessing предоставляет возможность запускать задачи в отдельных процессах. Вы можете создать объект класса multiprocessing.Process и передать функцию в качестве аргумента при создании объекта. Затем вы можете вызвать метод start() для запуска процесса. При использовании многопроцессорности задачи выполняются параллельно, что может ускорить общее время выполнения программы.

Использование сторонних библиотек: В Python существуют различные сторонние библиотеки, предоставляющие функциональность для работы с длительными периодическими задачами. Некоторые из них включают APScheduler, Celery и schedule. Они предлагают более продвинутые возможности для планирования и выполнения задач, таких как возможность использования крон-выражений для определения времени выполнения, возможность распределенного выполнения задач на несколько узлов и т. д.

Каждый из этих подходов имеет свои преимущества и недостатки, и выбор определенного подхода зависит от требований и контекста вашего проекта. Однако любой из этих подходов позволяет реализовать длительные периодические задачи в Python.