在日常编写爬虫、自动化程序时，你是不是也遇到过这种需求：我想让这个任务等一会再执行，又或者是想配置一个定时操作，到了时间就自动执行。

很多人第一反应可能是 time.sleep()，但问题是它不够灵活，且会阻塞整个线程！

其实，Python 标准库里早就给我们准备了一个轻量级的调度器：sched

下面我们来一起了解一下 sched 的正确使用方式。

介绍

sched 是 Python 内置的一个 事件调度器，它可以在指定的时间点或者延迟特定时间之后，执行某些任务。

而且它不像 apscheduler 这种功能全面的第三方库，也没有复杂的 cron 表达式。 sched 足够轻巧，使用门槛很低。

一句话总结：sched = 轻量级的“时间管理小助手”。

特点

sched 主要包含下面几个特点：

1. 1. 纯内置，无需安装
   直接 import sched 就能用，省去 pip 的麻烦。

2. 2. 事件调度机制简单
   支持“延迟多少秒后执行” 或者 “在某个时间点执行”。

3. 3. 可自定义优先级
   如果两个任务时间一样，可以给它们设置优先级，谁先跑谁后跑。

4. 4. 单线程调度
   它自己不会开线程，默认是顺序执行。如果要多线程，就得自己配合 threading。

实战一下

先来个最简单的例子：

import sched
import time

# 创建调度器
scheduler = sched.scheduler(time.time, time.sleep)

def task(name):
    print(f"任务 {name} 执行时间：{time.strftime('%X')}")

# 安排两个任务
scheduler.enter(2, 1, task, argument=("A",))  # 2秒后执行
scheduler.enter(4, 1, task, argument=("B",))  # 4秒后执行

print("调度开始：", time.strftime('%X'))
scheduler.run()
print("调度结束：", time.strftime('%X'))

运行结果如下：

调度开始：21:00:00
任务 A 执行时间：21:00:02
任务 B 执行时间：21:00:04
调度结束：21:00:04

接着，我们编写一个定时爬虫小任务

假设我们需要编写了个小爬虫，要每隔 5 秒抓一次网页，可以如下编写代码：

import sched
import time
import requests

scheduler = sched.scheduler(time.time, time.sleep)

def fetch():
    print(f"抓取开始：{time.strftime('%X')}")
    res = requests.get("https://httpbin.org/get")
    print("状态码：", res.status_code)
    
    # 再次安排自己，形成循环
    scheduler.enter(5, 1, fetch)

# 第一次执行
scheduler.enter(0, 1, fetch)
scheduler.run()

这样 fetch() 就会自动循环执行，不用手动添加 while True 代码了

最后，我们看看 sched 如何配合线程使用

PS：需要指出的是，sched.run() 是阻塞的，有时候我们想让它在后台运行，可以用 threading

import sched
import time
import threading

scheduler = sched.scheduler(time.time, time.sleep)

def job():
    print("执行任务：", time.strftime("%X"))

def run_scheduler():
    scheduler.run()

# 安排任务
scheduler.enter(3, 1, job)

# 开线程跑调度器
t = threading.Thread(target=run_scheduler)
t.start()

print("主线程还能继续干别的事哦：", time.strftime("%X"))

总结一下

sched 是 Python 自带的轻量级任务调度器，功能虽然简单，但基本够用。

特别适合一些小场景和小工具，比如：定时任务、延迟执行

PS：sched 不适合企业级的复杂调度任务，大型项目更推荐 APScheduler 或者 Celery