<p>我会说通过cross处理这个问题,但是如果你不想使用cross,那么:
确保您在virtualenv中安装了该模块(使用easy\u install、pip或amazonec2允许的任何其他方式)。之后,您可能需要查看线程模块文档:</p>
<p><a href="https://docs.python.org/2/library/threading.html" rel="nofollow" title="Threading documentation Python 2">Python 2 threading module documentation</a></p>
<p><a href="https://docs.python.org/3/library/threading.html" rel="nofollow" title="Threading documentation Python 3">Python 3 threading module documentation</a></p>
<p>使用线程的目的是具有以下结构:</p>
<p>一个“控制”线程,它将使用计时模块进行时间测量,并在每个计划时间将要执行的新工作放入“输入队列”中,以便工作线程(将已处于活动状态)进行处理,或者在您希望触发每次执行的时间触发每个工作线程(使其处于活动状态)。<br/>在第一种情况下,您将利用并行线程来完成大量工作,并将io等待时间减至最少,但由于工作在队列中,所以工作线程将一次处理一个。这意味着,如果您将两件事安排得太近,而前一个元素仍在处理中,则新项将不得不等待(根据您的编程逻辑和工作线程的数量,某些工作线程可能会开始处理新项,但逻辑更复杂一些)。<br/>
在第二种情况下,您的控制线程将实际触发一个新线程(或线程组)的启动,每次您想要触发一个计划的操作。如果有大数据要处理,您可能需要为每个要处理的任务生成一个新队列,并为每个任务创建一组工作线程,但是如果数据不是那么大,那么您可以让工作进程只处理一个数据包,并在执行完后得到结果后再执行。无论哪种方式,此方法都允许您计划任务,而不限制任务之间的距离,因为每次都会为它们创建新的独立工作线程。<br/>
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最后,您可能需要创建一个“输出队列”和输出线程,以存储和处理(或输出,或任何其他您想用它做的事情…)每个工作线程的结果。
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控制线程将基本上尝试在其逻辑中模拟cron,根据配置方式在特定时间触发操作。<br/>
python中还有一个多处理模块,它可以处理进程,并利用真正的多处理硬件,但我认为在这种情况下,您不需要它,除非您看到由cpu性能引起的性能问题。
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如果你需要任何澄清,帮助,例子,只要告诉我。在</p>