测试平台系列(71)|测试平台系列(71) Python定时任务方案测试平台系列(71)Python定时任务

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定时任务定时任务，顾名思义: 定时执行的任务，可以是一段bash命令，也可以是一个脚本文件。通常用于我们需要在特定时刻做事情。
举个例子: 每晚8点执行全业务场景接口自动化回归测试，又或者每隔20分钟去你家QQ农场偷菜！
Python的定时任务如果是大中型公司，一定有对应的平台让大家接入。一般这样的平台的名字或者描述都是: 分布式任务调度平台这样的。再不济还有jenkins满足我们的需求~
想起博主以前"小时候"（刚工作的时候），公司既没有用jenkins，也没有这样的大平台可以接入。我是怎么做定时任务的呢？
来看一段代码:

import time from datetime import datetimedef func(): # 这个是定时任务要执行的ui/接口自动化方法 passdef main(): while True: # 获取当前时间 now = datetime.now() if now.hour == 20 and now.minute == 0: # 当时间到达晚上8点0分，我们就开始跑自动化任务啦 print("任务开始执行") func() time.sleep(60)if __name__ == "__main__": main()

不知道现在是否还有人依然用着这样的方式定时执行自动化测试，既然都2021年了，那咱们还是先进点吧。那么定时任务在Python中要怎么做呢？接着看。
几种常见的方案
schedule 如果你只是上面提到的简单诉求，那我建议直接使用schedule库。这个库我个人感觉是小学生版本的升级版，对于我那种局限的sleep任务做了一些扩展:

支持了按周期执行任务
执行时间阅读起来更人性化
还支持星期X执行

安装scheduler

pip install schedule

官网给出的例子

import schedule import time# 定义一个执行方法 def job(): print("I'm working...")# 每10分钟执行一次job schedule.every(10).minutes.do(job) # 每小时执行一次job schedule.every().hour.do(job) # 每天10:30执行job schedule.every().day.at("10:30").do(job) # 每个星期一执行一次 schedule.every().monday.do(job) # 每个星期三的13:15执行一次 schedule.every().wednesday.at("13:15").do(job) # 在每分钟的17秒执行一次 schedule.every().minute.at(":17").do(job)while True: # 进入schedule循环 schedule.run_pending() time.sleep(1)

可以看出，api十分简单，语义也很清晰。基本可以满足我们的需求了~如果我们只是要定时去做某些事情的话，我想这个库非常human。
Jenkins 这个工具相比大家都有所了解吧~jenkins是一个比较强大的软件了，它可以打通git/svn，也支持定时任务等。有着丰富的插件，比如邮件，是一套完整的CI/CD解决方案。对于任务的执行结果的记录，也是可追溯的。估计唯一的缺点就是，引入了额外的系统。可能本身我只是一个自动化测试框架，现在却要搭建一套jenkins。
如果大家有代码改动->执行定时任务类似的需求，又需要完善的权限控制系统的话，那jenkins会是你的不二选择。
Celery

文章图片

我对这家伙了解的不太多，但python+celery仿佛成了一个固定搭配。不知道我理解的对不对:
celery是一个任务队列，你可以制定好任务执行的规则，放入队列中，会有专门的消费端来帮你执行这些任务。
说到这里就不得不提到持久化了~
题外话之持久化
什么是持久化呢？通俗的讲，就是瞬时数据（比如内存中的数据，是不能永久保存的）持久化为持久数据（比如持久化至数据库中，能够长久保存）
我们可以把数据放到文件里，也可以放到数据库（实际上也是磁盘里）进行持久性保存。
这样做的目的: 数据可以存储，下次也还能拿到这些数据。这里面的内容太多了，打算后面再开一节来讲。
我们在Python里面的变量啊，这些数据都是存放在内存当中的，所以我们刚才的schedule是不支持持久化的。（也可能是我没研究到）
那jenkins支持吗？他是支持的，你想，你建立一个项目，里面有一些job的配置，什么时候执行，执行了干嘛，最后保存。
上述就是一个持久化的过程。
你保存了数据以后，下次能够获取到这个项目的任务信息，也就是说你哪怕重启了jenkins，任务依然存在。
说明任务本身作为了一条数据，持久地保存了起来。
ApScheduler "APScheduler是一个Python库，可让您安排稍后要执行的Python代码，只需一次或定期执行。您可以根据您添加新的作业或删除旧的旧作业。如果您在数据库中存储工作，他们还将存活调度程序重新启动并保持状态。重新启动调度程序时，它将运行它在脱机1时应该运行的所有作业。"
这是摘自ApScheduler官网的介绍，总体来说它支持对任务的增删改查(持久化)，也能很好地支撑定时任务的执行。它相对来说比较轻量，不像celery那么复杂，也不像schedule那么简陋。由于我们不打算引入jenkins，所以总体来说，ApScheduler算得上是咱们执行定时任务的不二之选了。
由于篇幅的原因，今天的内容就介绍到这啦~
【测试平台系列(71)|测试平台系列(71) Python定时任务方案】下一节我们就详细介绍ApScheduler在pity中的运用叭。