Python 3 sched.scheduler计时器启动

以下是我们希望能够做到的：

安排许多调用，每个调用在我们启动计时器T后精确的毫秒数

设置其他内容以在另一个线程中运行

启动线程S并启动计时器T

我们怎样才能做到这一点

这是我的建议。实际上，我们期望

调度程序中的“时间单位”。输入
与调用
调度程序有关。运行
，但显然是与调用
调度程序有关。输入
。有了足够的事件，调度循环中调度在i=0和i=10**6时的作业之间就产生了时间差，更不用说设置线程所产生的时间差了

谢谢
 您始终可以使用来实现自己的调度程序。下面是一个简单的调度程序示例，其中延迟与
启动相关：

import heapq
import time

def fun(after, s):
    print('{} after {} seconds: {}'.format(time.time(), after, s))

class Sched:
    def __init__(self):
        self.tasks = []

    def add_task(self, delay_seconds, priority, callback, args):
        task = (delay_seconds, priority, callback, args)
        heapq.heappush(self.tasks, task)

    def start(self):
        self.start_time = time.monotonic()

        while self.tasks:
            now = time.monotonic()
            delta = now - self.start_time
            nxt = self.tasks[0][0]

            if delta < nxt:
                time.sleep(nxt - delta)
            else:
                _, _, callback, args = heapq.heappop(self.tasks)
                callback(*args)

sched = Sched()
sched.add_task(5, 1, fun, (5, 'second'))
sched.add_task(5, 0, fun, (5, 'first'))
sched.add_task(7, 0, fun, (7, 'third'))

print(time.time(), 'start')
sched.start()
print(time.time(), 'end')

请注意，这些任务并非完全在请求时运行。这是因为执行上一个任务的时间有限。
我只想分享我们实际使用的解决方案。我用两种方法绘制了x=计划时间和y=实际执行时间的散点图：


使用与尼米的答案类似的东西，使用
time.sleep
使用专用线程在不睡眠的情况下轮询：

# where queue is a DeQueue that pops the earliest scheduled time first
r = range(0, len(self._stimulus_list))
t0 = monotonic()
for _ in r:
    nxt = queue.get_nowait()
    while monotonic() - t0 < t_now: pass
    nxt.execute()

#其中queue是首先弹出最早计划时间的出列
r=范围（0，长度（自刺激列表））
t0=单调的（）
对于r中的uu：
nxt=queue.get_nowait（）
而单调（）-t0


第二种方法的斜率接近1.0，平均abs误差约为1μs（尽管存在一些预期偏差）。我们完全牺牲了一个线程，并使用了第二种方法

我仍然觉得
sched
软件包很不直观。
谢谢！但这是阻塞。sched也是吗？我总是比其他人更容易误解Python文档。@DouglasMyers Turnbull您可以在两种模式下使用它，默认为阻塞。
# where queue is a DeQueue that pops the earliest scheduled time first
r = range(0, len(self._stimulus_list))
t0 = monotonic()
for _ in r:
    nxt = queue.get_nowait()
    while monotonic() - t0 < t_now: pass
    nxt.execute()