有没有办法运行多个功能，每个 function 在不同的时间定期运行？

Question

我的 Python 经验很低，想提高自己。 我现在正在做一个有逻辑问题的项目，如果你给我一些建议，我会很高兴。

项目目标：如果任何股票的价格与 Z 小时前的价格相比移动了 +X% 或 -Y%，则获取有关任何股票的电子邮件（通知）。

示例： “在过去 2 小时内，Apple Inc. 从 155,26 欧元上涨了 6,21% 至 164,90 欧元。”

我实现这一目标的方法有以下主要步骤：

1. 定义我感兴趣的股票（Apple Inc.、Tesla 等）
2. 每 5 分钟获取一次股票价格并存储
3. 将每只股票的实际价格与每只 0.5 / 1 / 2 /... / 24 小时前的价格进行比较
4. 发送包含上述内容的电子邮件。

问题：

该代码每 30 分钟获取一次股票价格，并将它们存储在“history.json”中，以便之后进行比较。

假设脚本运行了 2 天 30 分钟，价格发生了 10% 的变化。 它的编码是实际价格将与最后价格进行比较，电子邮件将发送“在过去 30 分钟内......”。 到目前为止，一切都很好。

现在假设价格变化是 2 小时前，脚本将与 4 次调用前的价格（30 分钟 * 4 = 2 小时）进行比较。 因此，脚本会将实际价格与价格变化前的价格进行比较，并发送一封带有“在过去 2 小时内...”的电子邮件。 但是脚本会在 30 分钟后再次比较它，它会再次向我发送一封电子邮件（总共 3 封电子邮件，直到最后一次通话达到价格变化为止）。

我到目前为止的代码：

#scrape stock prices every x seconds
scrape_time_delta = 300

calls_count_30min = int(0.5 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_1h = int(1 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_2h = int(2 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_3h = int(3 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_4h = int(4 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_5h = int(5 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_6h = int(6 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_7h = int(7 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_8h = int(8 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_9h = int(9 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_10h = int(10 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_11h = int(11 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_12h = int(12 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_13h = int(13 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_14h = int(14 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_15h = int(15 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_16h = int(16 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_17h = int(17 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_18h = int(18 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_19h = int(19 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_20h = int(20 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_21h = int(21 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_22h = int(22 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_23h = int(23 * 60 * 60 / scrape_time_delta)
calls_count_24h = int(24 * 60 * 60 / scrape_time_delta)

#print count of timestamps in new file_data
calls_count = len(file_data_appended)
last_call_index = len(file_data_appended)-1

#timestamp of last call
timestamp_last_call = file_data_appended[last_call_index][0]["time"]

#price_last_call
price_last_call = file_data_appended[last_call_index][1]["price"]

#price 30min before
price_30min = file_data_appended[last_call_index - calls_count_30min][1]["price"]

#price delta between last call and 30min before
price_delta_30min = price_last_call - price_30min

#percentage delta 30 min before
percentage_delta_30min = round((price_last_call / price_30min - 1) * 100, 2)

#percentage delta 5% last 30min
if percentage_delta_30min >= 5:
  print(f"In the last 30min {file_data_appended[last_call_index][1]['name']} moved by +{percentage_delta_30min}% from {price_30min}€ to {price_last_call}€")
elif percentage_delta_30min <= -5:
  print(f"In the last 30min {file_data_appended[last_call_index][1]['name']} moved by {percentage_delta_30min}% from {price_30min}€ to {price_last_call}€")

带有 2 个调用的 history.json 如下所示：

[
  [
    {
      "time": 1663848930
    },
    {
      "name": "Tesla",
      "price": 306.65
    },
    {
      "name": "Alten",
      "price": 116.2
    },
    {
      "name": "Shell",
      "price": 26.8
    },
    {
      "name": "NVIDIA",
      "price": 133.9
    }
  ],
  [
    {
      "time": 1664113408
    },
    {
      "name": "Tesla",
      "price": 283.5
    },
    {
      "name": "Alten",
      "price": 112.1
    },
    {
      "name": "Shell",
      "price": 24.86
    },
    {
      "name": "NVIDIA",
      "price": 128.8
    }
  ]
]

编辑：

我的方法是为我想比较的每个时间间隔定义不同的函数。 所以一个持续 30 分钟，一个持续 1 小时等。这是您推荐的方法吗？