Python Scheduler

Python Scheduler to biblioteka języka Python, która pozwala na łatwą organizację i przyspieszenie pracy dzięki planowaniu wykonania kodu w późniejszym czasie. Pozwala na uruchamianie funkcji języka i zadań (programów, komend, skryptów) oraz ich wywoływanie w ściśle ustalonych odstępach czasu np.: co godzinę, codziennie, co tydzień, co miesiąc lub tylko jeden raz. Framework pomaga sprawnie zaplanować i zautomatyzować pracę z wykorzystaniem stosunkowo prostej i przyjaznej dla programistów składni. Harmonogram udostępnia podobne narzędzia zadań w systemach Linux i Windows, a dzięki wykorzystaniu indywidualnego modułu pozwala zniwelować różnice, jakie pojawiają się pomiędzy nimi.
 

Python Scheduler – niezastąpiony harmonogram do planowania i automatyzacji uruchamiania zadań.

Zadaniem Python Scheduler jest nieustanne monitorowanie odpowiednich plików z dokładnością co do minuty i sprawdzanie, czy właśnie w niej nie powinno zostać uruchomione jakieś zadanie. Następnie po uruchomieniu zadania, program wysyła na pocztę użytkownika powiadomienie o przystąpieniu do takiej czynności. Harmonogram Python pozwala przechowywać zapisane dane, dlatego też podczas każdego kolejnego jego uruchomienia zadania zachowują swój stan. Dodatkowo po aktywacji harmonogramu automatycznie zostają wywołane wszystkie zadania, które powinny być wykonane w czasie, w którym program znajdował się w trybie offline.

 
Python Scheduler wyposażany jest w trzy podstawowe systemy planowania i automatyzacji zadań:

• planowanie w stylu crone (charakterystyczne dla systemów UNIX) z opcjonalnymi godzinami zaczęcia i zakończenia uruchomiania zadań;
• planowanie w oparciu o interwały – uruchamia zadania w ściśle określonych, regularnych odstępach czasu z opcjonalnymi godzinami zaczęcia i zakończenia uruchomiania zadania;
• planowanie wykorzystujące jednorazowe, opóźnione uruchomienie zadania w konkretnym dniu o konkretniej porze.

Ten elastyczny harmonogram cieszy się ogromną popularnością, ponieważ pozwala na szybką, efektywną i niezawodną automatyzację pracy nad projektem. Przekłada się to na oszczędność czasu i energii, które musiałby poświęcić programista bez Python Scheduler.