在Python中重复执行命令是编程中的常见需求，无论是自动化任务、批量处理数据还是周期性操作，以下是几种核心方法，结合代码示例和关键注意事项,帮助您安全高效地实现重复执行。
使用循环结构（最常用）
循环是重复执行代码的基础方式，分为for循环和while循环。
for 循环：固定次数重复
print("Hello") # 替换为需要重复的命令
- 适用场景：已知具体执行次数（如处理列表、固定迭代）。
- 优势：简洁直观,避免无限循环风险。
while 循环：条件控制重复
count = 0
while count < 3: # 条件为真时重复执行
print("Processing...")
count += 1 # 修改条件变量，避免死循环
- 适用场景：次数不确定，需根据动态条件执行（如读取文件直到结束）。
- 风险提示：务必设置终止条件,否则会导致程序卡死。
递归调用（谨慎使用）
通过函数调用自身实现重复,但需注意深度限制。
def repeat_command(n):
if n <= 0: # 终止条件
return
print("Recursive call")
repeat_command(n - 1) # 递归调用
repeat_command(3) # 执行3次
- 适用场景：问题可分解为相同子问题（如遍历树结构）。
- 缺点：
- Python默认递归深度限制约1000层（可通过
sys.setrecursionlimit()调整）。 - 深度递归易导致栈溢出,非必要不推荐。
- Python默认递归深度限制约1000层（可通过
定时重复执行（周期性任务）
若需按时间间隔重复（如每5秒执行一次），结合time模块：
简单定时循环
import time
interval = 2 # 间隔2秒
for i in range(3):
print(f"Run at {time.strftime('%H:%M:%S')}")
time.sleep(interval) # 暂停指定秒数
高级周期任务（推荐）
使用schedule库（需安装：pip install schedule）：
import schedule
import time
def job():
print("Scheduled task running")
# 每10秒执行一次
schedule.every(10).seconds.do(job)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1) # 降低CPU占用
- 优势：语法直观，支持复杂时间规则（如每天特定时间执行）。
- 适用场景：定时爬虫、自动化报表等。
异常重试机制
当命令可能因临时错误失败时,可加入重试逻辑：
import time
max_retries = 3
attempt = 0
while attempt < max_retries:
try:
# 尝试执行可能出错的命令
result = 10 / (2 - attempt) # 模拟错误
print("Success:", result)
break # 成功则退出循环
except Exception as e:
print(f"Attempt {attempt+1} failed: {e}")
attempt += 1
time.sleep(1) # 重试前等待
关键注意事项
- 避免死循环：
while循环必须设置可终止的条件。- 定时任务需留出退出机制（如设置最大运行次数）。
- 资源消耗：
- 高频循环中避免阻塞操作（如长时
sleep），改用异步库（如asyncio）。
- 高频循环中避免阻塞操作（如长时
- 递归深度：
- 递归层数超过
sys.getrecursionlimit()会触发RecursionError。
- 递归层数超过
- 错误处理：
- 在循环内使用
try-except捕获异常,防止单次失败导致整体中断。
- 在循环内使用
方法选择建议
| 场景 | 推荐方法 |
|---|---|
| 固定次数重复 | for循环 |
| 条件满足时重复 | while循环 |
| 周期性任务（如定时备份） | schedule库 |
| 逻辑分层问题（如遍历） | 递归（注意深度） |
引用说明：本文代码示例基于Python 3.10语法，部分方法参考Python官方文档（docs.python.org）及常用库标准实现。
schedule库文档详见GitHub – schedule。
原创文章，发布者：酷番叔，转转请注明出处：https://cloud.kd.cn/ask/8856.html
