python用作系统编程_用python写电脑系统

1.Python其实简单易上手，这70个Python 实战项目

2.普通人学python有什么用

3.如何使用Python动态控制Linux系统的内存占用百分比

4.学python用mac还是windows

5.python电脑配置

6.如何用 Python 构建一个简单的分布式系统

具体方法如下:

1、打开计算机属性，点击高级系统设置；

2、点击环境变量，点击新建，变量名输入大写“PYTHONHOME”，变量值输入你的python的安装路径；

3、找到Path,点击编辑，在变量值的最后边添加“;%PYTHONHOME%;%PYTHONHOME%\Scripts”注意：不要把原来的数据删掉，只加我们的python；

4、在cmd下输入python，成功！另外pip,easy_install也能用。

以上就是win7系统配置python环境变量的方法

Python其实简单易上手，这70个Python 实战项目

入门编程第一步就是安装Python

1登录Python，选择软件版本下载

2点击"Download”

3.打开链接后，往下滑动，找到"Files”

4.选择适合自己电脑的版本，这里我们详细介绍下，

上图中可以选择的python版本。

Gzipped source tarball 和 XZ compressed source

tarbal是Linux系统和CentOS系统下载的版本。注意L

inux和CentOS自带python，一般不用再下载python。

macOS 64-bit/32-bit installer: Mac电脑32位系统版

本macOS 64-bit installer: Mac电脑64位系统Windows

x86-64: windows 64位操作系统版本Windows x86:?

windows 32操作系统版本。web-based installer:?

在线安装。下载的是一个exe可执行程序，双击后，

该程序自动下载安装文件(所以需要有网络)进行安装

executable installer: 程序安装。下载的是一个exe

可执行程序，双击进行安装解压安装。下载的是一个

压缩文件embeddable zip file:解压后即表示安装完成。

我电脑使用的windows7 64位操作系统，我选择的

是Windows X86-64 executableinstaller版本，

所以下面就以windows7 操作系统安装为例详细介绍。

注意:点击勾选"AddPython3.7toPATH”将python加入到变量环境

安装完成，需要用命令检测一下是否成功同时

按住windows键+R键，打开运行窗口

输入命令”CMD”按Enter回车键，输入

"Python”后敲"回车”检测是否安装成功

如上图所示，显示python版本即为安装成功

普通人学python有什么用

70个Python 项目列表:

1、[Python转字符画)

2、[200行 Python 代码实现 2048)

3、[Python3 实现火车票查询工具]

4、[高德 API+Python 解决租房问题]

5、[Python3 识别]

6、[Python 破解验证码]

7、[Python 实现简单的 Web 服务器

8、[pygame 开发打飞机游戏]

9、[Django 搭建简易博客]

10、[Python 基于共现提取《釜山行》人物关系]

11、[基于 scrapy 爬虫的天气数据集(python)]

12、[Flask 开发轻博客]

13、[Python3 隐写术]

14、[Python 实现简易 Shell]

15、[使用 Python 解数学方程)

16、[PyQt实现简易浏览器]

17、[神经网络实现手写字符识别系统)

18、[Python 实现简单画板]

19、[Python 实现3D 建模工具]

20、[NBA常规赛结果预测一利用 Python 进行比赛数据分析

[Python文本解析器]

[Python3 & OpenCV 转字符动画]

[Python3 实现淘女郎照片爬虫 ]

[Python3实现简单的FTP认证服务器

[基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系统

[Python 实现端口扫描器]

[使用Python3编写系列实用脚本]

[Python 实现康威生命游戏]

[Python 3 实现 Markdown 解析器]

[Python 气象数据分析-- 《Python 数据分析实战》

[Python实现键值数据库]

[k-近邻算法实现手写数字识别系统]

[ebay在线拍卖数据分析]

[Python 实现英文新闻摘要自动提取][Python实现简易局域网工具]

39、[Python实现Python解释器]

40、[Python3基于Scapy实现DDos]

[Python 实现密码强度检测器]41、

42[使用 Python 实现深度神经网络

不[Python实现从excel读取数据并绘制成精美图像][人机对战初体验:Python基于Pygame实现四子棋游双[Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell]

似低城机城根弧引江汉M红纸红致致

[Python打造漏洞扫描器]

[Python应用马尔可夫链算法实现随机文本生成)

[数独游戏的Python实现与破解]

[使用Python定制词云]

[Python开发简单计算器

[Python 实现 FTP 弱口令扫描器

[Python实现Huffman编码解压缩文件]

[Python实现Zip文件的暴力破解]

[Python3 智能裁切]

[Python实现网站模拟登陆

[给Python3爬虫做一个界面妹子图网实战]、[Python 3 实现转彩色字符]

[自联想器的 Python 实现]

[Python 实现简单滤镜]

60(Flask 实现简单聊天室

61、

R

[Python实现模板引擎]

63[Python实现遗传算法求解n-queens问题]

64、[Python3 实现命令行动态进度条]

65、[Python 获取挂号信息并邮件通知

66

、[Python实现ja web项目远端自动化更新部署67、[使用 Python3编写 Github 自动周报生成器)

68、[使用 Python 生成分形]

69、[Python 实现 Redis 异步客户端

70、[Python 实现中文错别字高亮系统

如何使用Python动态控制Linux系统的内存占用百分比

普通人学习Python可以锻炼思维。

平时生活工作中我们会做无数的重复劳动，这些劳动除了浪费生命之外其实是没有太大意义的，文人们当然喜欢把这样无意义的重复称为“这就是生活”，可在程序员大佬们看来，一切重复的劳动都是可以优化的。

比如你要制作一张九九乘法表给自己读幼儿园的孩子学习，像下面这样把数字一个个打到文档上，就是一件重复无意义的工。

普通人学python可以提升工作效率。

目前来说，很多人出现加班的情况都是因为效率低下，把大部分时间都浪费在重复操作上，然后还不断学习如何管理时间，显然是治标不治本。

比如说：客服可以用python编写自动回复系统，回复大部分常规性问题；分析师可以根据自己的需求编写爬虫程序去网上自动收集大量的相关资料并自动归类和分析；老总可以编写个人自动发邮件程序，定时定人分类收发大批量的工作邮件。

不管哪个行业，都能找到python的用武之地，能把学到的东西用到现实工作中的人一定能比别人省出更多的自由时间，去做自己喜欢的、更有意义的事。

最后要说一点，Python起步容易，学深很难，可我们不是程序员不需要对自己提太高的要求，保持兴趣才是学习最重要的事。

学python用mac还是windows

如何使用Python动态控制Linux系统的内存占用百分比?

近期有网上朋友寻求帮助：如何通过脚本动态控制Linux系统的内存占用百分比？经过一番百度+编写调试，终于初步完成了动态控制Linux系统内存占用百分比。现写出来以帮助更多的朋友。

1 前言

根据需求是动态控制Linux系统内存占用百分比，比如当前内存占用30%，如果设置内存占用为70%，则需要申请内存使达到占用70%；如果再降低到40%，则需要释放部分申请的内存。其实脚本的本质是内存动态申请与释放。

注意：因为Python脚本运行之前内存有一定占用，故设定内存占用不能低于该百分比。

2 内存动态申请

通过查询资料，使用Python动态申请内存块，可以使用ctypes包中的函数，导入包及代码如下所示：

>>> from ctypes import *

>>> mem=create_string_buffer()

说明：内存申请使用create_string_buffer()函数，上面申请了字节的内存块。

下面演示申请100MB内存前后变化

申请前如下图所示：

使用代码如下：

>>>mem=create_string_buffer(104857600)

申请后如下图所示：

从上述两幅图中可以看出，申请内存前内存占用295MB，申请后内存占用3MB，增加了约100MB内存占用。

3 内存动态释放

由于Python对内存是有垃圾回收机制的，用对象引用计数方式。当对象的引用计数为0时，启动垃圾回收GC。此处内存动态释放就是使用该原理。

代码如下：

>>> mem=None

释放后内存占用如下图所示：

内存占用由3MB降低到2MB，释放了100MB内存占用。

说明：将None赋值给对象mem后，mem对象的引用计数即为0，此时垃圾回收启动，释放mem对象占用的内存。

4 系统总内存、占用内存检测

由于需要设定内存占用百分比，故需要获取系统总物理内存和占用内存。本文使用的方法是读取系统文件“/proc/meminfo”，从中解析出总内存大小以及当前内存占用大小等内存相关的信息。该文件内容格式如下图所示：

代码片段如下所示：

f = open("/proc/meminfo")

lines = f.readlines()

f.close()

for line in lines:

if len(line)< 2:continue

name = line.split(':')[0]

var = line.split(':')[1].split()[0]

mem[name]= long(var)* .0

mem['MemUsed']= mem['MemTotal']- mem['MemFree']

说明：按行读取meminfo文件内容，创建字典对象mem，将meminfo文件第一列设置为mem对象的键值，将meminfo文件第二列数字设置为mem对象的值。

5 获取用户输入百分比

通过读取键盘输入字符串，然后转换为数字实现接收用户输入的百分比，代码如下所示：

input_str=raw_input("Input UsedMemory`s Rate or q to exit:")

rate=float(input_str)

注意：此处键盘输入的都是字符串，需要进行字符串转换为数字，使用float()或long()函数进行转换。

6 动态设置内存占用百分比测试

测试使用两个Python脚本文件，分别是test.py和mem_rate.py，其功能分别是查看当前内存占用和动态设定内存占用百分比。如下图所示：

注意：上述两个文件需要使用“chmod +x *.py”修改为可执行属性。

6.1 查看当前内存占用

查看当前内存占用百分比，使用上述test.py文件，运行命令为“./test.py”，运行结果如下图所示：

当前使用内存为320MB，占用百分比为17%。

6.2 动态设置内存占用百分比

动态设置内存占用百分比使用上述mem_rate.py脚本，注意该脚本文件第一行代码为“#!/usr/bin/python2.6”，表示该脚本使用python2.6程序运行。该行需要修改为待运行Linux系统中Python实际的安装程序路径。

动态内存百分比设置界面如下图所示：

处于待输入状态。另外显示了当前内存占用（321MB），总内存大小（1869MB）以及内存占用百分比（17%）。

如果此时设置内存占用百分比为80%，则脚本会每次申请10MB空间，直至内存占用接近或等于80%为止。如下图所示：

内存申请过程如下图所示：

内存申请过程中占用百分比变化为：35%，45%，56%，70%，…

mem_rate.py运行过程如下图所示：

内存申请过程中占用变化为：1461MB，1471MB，1481MB，1491MB。

此时如果内存占用百分比设置为20%，则需要释放一部分内存。

test.py脚本运行过程如下图所示：

由于释放内存运行较快，抓取到最后结果

内存占用为20%。

mem_rate.py脚本运行过程如下图所示：

内存释放过程中内存占用为：413MB，403MB，393MB，383MB，最后内存占用稳定在20%，383MB。

输入“q”或“Q”退出内存占用百分比设定过程，如下图所示：

此时内存占用如下图所示：

内存占用恢复到运行mem_rate.py脚本之前状态，17%，321MB。

※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※

附：完整Python脚本代码

test.py

------------------------------------------------------------------------------------------------

#!/usr/bin/python2.6

def memory_stat():

mem = {}

f = open("/proc/meminfo")

lines = f.readlines()

f.close()

for line in lines:

if len(line)< 2:continue

name = line.split(':')[0]

var = line.split(':')[1].split()[0]

mem[name]= long(var)* .0

mem['MemUsed']= mem['MemTotal']- mem['MemFree']

# - mem['Buffers']- mem['Cached']

return mem

mem=memory_stat()

print("Used(MB):%d"%(long(mem['MemUsed'])//))

print("Rate:%d%%"%(100*long(mem['MemUsed'])/float(mem['MemTotal'])))

§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§

mem_rate.py

---------------------------------------------------

#!/usr/bin/python2.6

from ctypes import *

# Get Memory Info(Total, Used... Byte)

def get_memory_stat():

mem = {}

f = open("/proc/meminfo")

lines = f.readlines()

f.close()

for line in lines:

if len(line)< 2:continue

name = line.split(':')[0]

var = line.split(':')[1].split()[0]

mem[name]= long(var)* .0

mem['MemUsed']= mem['MemTotal']- mem['MemFree']

# Return MemroyInfo Object

return mem

# Get Simple Memory Info

def get_memory_info(mem):

# Byte -> MB

n=*

used=float(mem['MemUsed'])/ n

total=float(mem['MemTotal'])/ n

rate=used/total* 100

smp={'used':used,'total':total,'rate':rate}

return smp

# Display Current Memory Info

def print_memory_info(mem):

# Get SimpleMemory Info

smp=get_memory_info(mem)

print("Used(MB):%d\tTotal(MB):%d\tUsedRate:%d%%"%(smp['used'], smp['total'], smp['rate']))

# Get Rate Of Memory Used To Be Setted(Integer Formate)

def input_memory_used_rate(org_rate):

# Byte -> MB

n=*

while(True):

mem=get_memory_stat()

print_memory_info(mem)

input_str=raw_input("Input UsedMemory`s Rate or q to exit:")

if(len(input_str)== 0):

continue

if("q"== input_str):

info={'rate':0,'used':mem['MemUsed']/ n}

return info

if("Q"== input_str):

info={'rate':0,'used':mem['MemUsed']/ n}

return info

try:

rate=float(input_str)

if((rate>=org_rate)and (rate<=95)):

info={'rate':rate,'used':mem['MemUsed']/ n}

return info

else:

print("Please inputa valid number(%d%%~95%%)."%(org_rate))

except:

print("Please inputa valid number(%d%%~95%%)."%(org_rate))

# Set Rate Of Memory Used

def set_memory_used_rate(new_rate, total, pre_used,list):

if(new_rate==0):

return None

dest_mem=total* new_rate /100.0

# 10MB

mb10=10485760

n_chg=10

# Free Memory OrAllocate Memory ?

is_new=dest_mem>pre_used

cur_used=pre_used

while(True):

# To Calc FreeMemory Or Allocate Memory ?

need_new=dest_mem-n_chg>=pre_used

need_del=dest_mem+n_chg<=pre_used

# Need To AllocateMemory

if(is_new):

if(need_new):

p=create_string_buffer(mb10)

list.end(p)

dest_mem=dest_mem-n_chg

cur_used=cur_used+n_chg

else:

return"end"

# Need To FreeMemory

else:

idx=len(list)-1

if(need_deland (idx>=0)):

p=list[idx]

del list[idx]

p=None

dest_mem=dest_mem+n_chg

cur_used=cur_used-n_chg

else:

return"end"

print("****** MemoryUsed(MB):%d"%(cur_used))

# Entry Of Program

# List Of Memory Object, 10MB Of One Object

list=[]

# Get Current Memory Info

mem=get_memory_stat()

# Get Simple Memory Info

smp=get_memory_info(mem)

org_rate=smp['rate']

total=smp['total']

while(True):

# Get Rate OfMemory To Be Used

info=input_memory_used_rate(org_rate)

new_rate=float(info['rate'])

pre_used=float(info['used'])

# Set Rate OfMemory To Be Used

rtn=set_memory_used_rate(new_rate, total, pre_used, list)

if(not rtn):

print("bye!")

exit()

python电脑配置

并没有说哪个系统比较好。python可以在windows、Mac OS以及Linux系统都可以使用。

windows端

首先是习惯，无论是快捷键还是系统使用习惯都有先天性的优势。起码在一些日常的操作都可以很顺手方便的操作。但是要安装Python环境，也不难。直接百度搜索python下载就可以使用。

Mac OS、Linux端可以在终端直接使用python，不用安装也能满足初期学习的需要。但是Mac OS成本相对来说成本比较高（Linux可在随意可装windows系统的电脑安装），且操作习惯也大不相同，需要时间习惯，时间成本上会比windows大。到学习后期，还是得安装Python或其他编辑器使用。

如何用 Python 构建一个简单的分布式系统

python配置不正确怎么办？

配置不正确的话，这个没有关系，重新配置就可以了，按照自己配置的路径，将原来的配置文件全部删除，重新配置即可。

psaicdrc4d电脑配置？

Coreldraw的配置要求：操作系统：MicrosoftWindowsXP/Vista/

7CPU：基本配置：IntelPentium3或AMDAthlon系列处理器；

推荐配置：IntelPentium4或AMDAthlon64以上系列处理器内存：基本配置：512M内存；

python数据分析对服务器配置要求？

看数据量大小，一般8C16g的服务器就可以满足了

Win10如何配置Python环境变量？

我用的是python_2.7.3.msi，从下载之后，一路按照默认进行安装。；安装之后配置环境变量的步骤如下：；

1,点“我的电脑”，右键选“属性”；

2，选择“高级系统设置”--->>选“环境变量”--->>在“系统变量”中选中“Path”,再点“编辑”--->>再点“编辑文本”；

3,在“变量值”一栏，把自己所安装的python路径拷进去就可以了，我安装的路径是“C:Python27”；%这一步要注意：在拷贝路径“C:Python27”时，前面要加分号，，还要注意，分号一定是英文输入法里的分号，我刚开始没有注意到这一点，导致在命令行里输入python命令时，总是失败，会提示‘python’不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件

python怎么修改网络配置？

搭建，桥接，初始化配置。

给每台路由器做好初始化配置，即配置修改设备默认名称、配置管理IP地址、配置SSH及登录用户名和密码。

以R2为例（小白，其他设备参考R2配置），修改设备名、配置IP地址：

SYSR2

intg0/0/0

ipadd192.168.56.2024

qu

以R2为例，配置SSH，其他设备参考如下即可：

rsalocal-key-paircreate

Thekeynamewillbe:Host

%RSAkeysdefinedforHostalreadyexist.

Confirmtoreplacethem?(y/n):y

Therangeofpublickeysizeis(512~2048).

NOTES:Ifthekeymodulusisgreaterthan512,

Itwilltakeafewminutes.

Inputthebitsinthemodulus:2048

Generatingkeys...

.......+++

..............+++

.....++++++++

...............++++++++

user-interfacevty04

authentication-modeaaa

protocolinboundssh

aaa

local-useralongpasswordcipheralong123

local-useralongprivilegelevel15

local-useralongservice-typessh

sshuseralongauthentication-typepassword

stelnetserverenable

上述配置完，建议用secureCRT先登录一下各个设备，验证网络连通性、ssh连通性是否ok？

这里以R1为例，验证一下。测试时，你们可以每台都验证一下。

这样验证的好处，如待会我们写的python脚本如果有问题，那跟网络、ssh配置就没关了，便于后续排错就对啦！

分布式爬虫概览

何谓分布式爬虫？

通俗的讲，分布式爬虫就是多台机器多个

spider

对多个

url

的同时处理问题，分布式的方式可以极大提高程序的抓取效率。

构建分布式爬虫通畅需要考虑的问题

（1）如何能保证多台机器同时抓取同一个URL？

（2）如果某个节点挂掉，会不会影响其它节点，任务如何继续？

（3）既然是分布式，如何保证架构的可伸缩性和可扩展性？不同优先级的抓取任务如何进行分配和调度？

基于上述问题，我选择使用celery作为分布式任务调度工具，是分布式爬虫中任务和调度的核心模块。它会把所有任务都通过消息队列发送给各个分布式节点进行执行，所以可以很好的保证url不会被重复抓取；它在检测到worker挂掉的情况下，会尝试向其他的worker重新发送这个任务信息，这样第二个问题也可以得到解决；celery自带任务路由，我们可以根据实际情况在不同的节点上运行不同的抓取任务（在实战篇我会讲到）。本文主要就是带大家了解一下celery的方方面面(有celery相关经验的同学和大牛可以直接跳过了)

Celery知识储备

celery基础讲解

按celery的介绍来说

Celery

是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，并且提供维护这样一个系统的必需工具。它是一个专注于实时处理的任务队列，同时也支持任务调度。

下面几个关于celery的核心知识点

broker：翻译过来叫做中间人。它是一个消息传输的中间件，可以理解为一个邮箱。每当应用程序调用celery的异步任务的时候，会向broker传递消息，而后celery的worker将会取到消息，执行相应程序。这其实就是消费者和生产者之间的桥梁。

backend:

通常程序发送的消息，发完就完了，可能都不知道对方时候接受了。为此，celery实现了一个backend，用于存储这些消息以及celery执行的一些消息和结果。

worker:

Celery类的实例，作用就是执行各种任务。注意在celery3.1.25后windows是不支持celery

worker的！

producer:

发送任务，将其传递给broker

beat:

celery实现的定时任务。可以将其理解为一个producer，因为它也是通过网络调用定时将任务发送给worker执行。注意在windows上celery是不支持定时任务的！

下面是关于celery的架构示意图，结合上面文字的话应该会更好理解

由于celery只是任务队列，而不是真正意义上的消息队列，它自身不具有存储数据的功能，所以broker和backend需要通过第三方工具来存储信息，celery官方推荐的是

RabbitMQ和Redis，另外mongodb等也可以作为broker或者backend，可能不会很稳定，我们这里选择Redis作为broker兼backend。

实际例子

先安装celery

pip

install

celery

我们以给出的例子来做说明，并对其进行扩展。首先在项目根目录下，这里我新建一个项目叫做celerystudy，然后切换到该项目目录下，新建文件tasks.py，然后在其中输入下面代码

这里我详细讲一下代码：我们先通过=Celery()来实例化一个celery对象，在这个过程中，我们指定了它的broker，是redis的db

2,也指定了它的backend,是redis的db3,

broker和backend的连接形式大概是这样

redis://:password@hostname:port/db_number

然后定义了一个add函数，重点是@.task，它的作用在我看来就是将add()

注册为一个类似服务的东西，本来只能通过本地调用的函数被它装饰后，就可以通过网络来调用。这个tasks.py中的就是一个worker。它可以有很多任务，比如这里的任务函数add。我们再通过在命令行切换到项目根目录，执行

celery

-A

tasks

worker

-l

info

启动成功后就是下图所示的样子

这里我说一下各个参数的意思，-A指定的是(即Celery实例)所在的文件模块，我们的是放在tasks.py中，所以这里是

tasks；worker表示当前以worker的方式运行，难道还有别的方式？对的，比如运行定时任务就不用指定worker这个关键字;

-l

info表示该worker节点的日志等级是info，更多关于启动worker的参数(比如-c、-Q等常用的)请使用

celery

worker

--help

进行查看

将worker启动起来后，我们就可以通过网络来调用add函数了。我们在后面的分布式爬虫构建中也是用这种方式分发和消费url的。在命令行先切换到项目根目录，然后打开python交互端

from

tasks

import

addrs

=

add.delay(2,

2)

这里的add.delay就是通过网络调用将任务发送给add所在的worker执行，这个时候我们可以在worker的界面看到接收的任务和计算的结果。

这里是异步调用，如果我们需要返回的结果，那么要等rs的ready状态true才行。这里add看不出效果，不过试想一下，如果我们是调用的比较占时间的io任务，那么异步任务就比较有价值了

上面讲的是从Python交互终端中调用add函数，如果我们要从另外一个py文件调用呢？除了通过import然后add.delay()这种方式，我们还可以通过send_task()这种方式，我们在项目根目录另外新建一个py文件叫做

excute_tasks.py，在其中写下如下的代码

from

tasks

import

addif

__name__

==

'__main__':

add.delay(5,

10)

这时候可以在celery的worker界面看到执行的结果

此外，我们还可以通过send_task()来调用，将excute_tasks.py改成这样

这种方式也是可以的。send_task()还可能接收到为注册（即通过@.task装饰）的任务，这个时候worker会忽略这个消息

定时任务

上面部分讲了怎么启动worker和调用worker的相关函数，这里再讲一下celery的定时任务。

爬虫由于其特殊性，可能需要定时做增量抓取，也可能需要定时做模拟登陆，以防止cookie过期，而celery恰恰就实现了定时任务的功能。在上述基础上，我们将tasks.py文件改成如下内容

然后先通过ctrl+c停掉前一个worker，因为我们代码改了，需要重启worker才会生效。我们再次以celery

-A

tasks

worker

-l

info这个命令开启worker。

这个时候我们只是开启了worker，如果要让worker执行任务，那么还需要通过beat给它定时发送，我们再开一个命令行，切换到项目根目录，通过

这样就表示定时任务已经开始运行了。

眼尖的同学可能看到我这里celery的版本是3.1.25，这是因为celery支持的windows最高版本是3.1.25。由于我的分布式微博爬虫的worker也同时部署在了windows上，所以我选择了使用

3.1.25。如果全是linux系统，建议使用celery4。

此外，还有一点需要注意，在celery4后，定时任务（通过schedule调度的会这样，通过crontab调度的会马上执行）会在当前时间再过定时间隔执行第一次任务，比如我这里设置的是60秒的间隔，那么第一次执行add会在我们通过celery

beat

-A

tasks

-l

info启动定时任务后60秒才执行；celery3.1.25则会马上执行该任务