Was ist der Python-Befehlszeilen-Workflow zur Automatisierung geplanter Aufgaben?

1. Verwendungsszenario

Führen Sie das Jmeter-Skript regelmäßig aus und führen Sie Befehlszeilenbefehle in regelmäßigen Abständen über den Python-Timer aus.

2. Bibliothek

os, datetime, threading

(1) Verwenden Sie den Threading.Timer()-Timer, um geplante Aufgaben zu implementieren

#🎜 🎜 #Timer(interval, function, args=None, kwargs=None)Timer erstellencancel()start()# 🎜🎜# join(self, timeout=None)Warten auf das Ende der Thread-AusführungDas grundlegendste Verständnis des Timers ist Mit dem Timer können mehrere zeitgesteuerte Aufgaben gestartet werden. Diese Timer-Aufgaben werden asynchron ausgeführt, sodass kein Problem besteht, auf die sequentielle Ausführung zu warten.

Timer-Methode	Beschreibung
# 🎜 🎜#Timer abbrechen
Thread-Ausführung verwenden

3. Führen Sie das Skript aus

jmeter-Ausführungsbefehlszeile

jmeter -n -t Skriptname.jmx -l Skriptbericht Name .jtl

Parameterbeschreibung:

n Nicht-GUI-Modus, Befehlszeilenmodus (zeigt die Ausführung im Nicht-GUI-Modus an Modus)

• -t-Testdatei, auszuführende Jmeter-Testskriptdatei (im Allgemeinen absoluten Pfad verwenden)

• #🎜 🎜# -l Ergebnisdatei, die Datei, die die Ergebnisse aufzeichnet #-r Remote Execute, Remote-Server starten (alle von Remote-Hosts konfigurierten Remote-Agenten im Nicht-GUI-Modus starten)

• -R Remote-Ausführung, (Start in Nicht-GUI-Modus. Geben Sie die Maschine (IP: PORT) als Proxy-Maschine an 🎜#

  # 🎜🎜#-o Gibt den Ordner an, in dem der Testbericht generiert wird. Der Ordner muss leer sein/existiert nicht

• -H Proxy host (Legen Sie den von Jmeter verwendeten Proxy-Host fest)# 🎜🎜#

• -P Proxy-Port (Legen Sie den von Jmeter verwendeten Proxy-Port fest)

#🎜🎜 #
• -X-Exit (Nicht-GUI-Exit am Ende des Tests im Modus)

• 4. Skript

  import os
  from datetime import datetime
  from threading import Timer
  # 定时任务
  def task():
      now = datetime.now()
      ts = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
      print(datetime.now())
      a = os.system("jmeter -n -t /Users/liyinchi/workspace/功能测试/好慷/测试数据（压测脚本）/阶梯拼团多维表格20230418.jmx -l /Users/liyinchi/workspace/功能测试/好慷/测试数据（压测脚本）/阶梯拼团多维表格20230418-result.jtl")
      print(a)
  # 执行器
  def func():
      task()
      t = Timer(60*1, func)
      t.start()
  func()

  Ausführungsergebnis:
5. Häufig verwendete geplante Aufgaben in Python

• while True:+sleep()

threading.Timer timer
• #🎜🎜 #Timeloop-Bibliothek führt geplante Aufgaben aus
  Modulplanung planen
• Modulplanung planen

  #🎜🎜 #Aufgaben-Framework APScheduler

Verteilte Nachrichten System Sellerie führt geplante Aufgaben aus

Verwenden Sie die geplanten Aufgaben, die mit Windows geliefert werden

6 Befehlszeile mit Python

(1) os .system

import os
a=os.system("ls")
a

Beim Ausführen des Programms wird die Ausgabe angezeigt und der Rückgabewert a ist der Programm-Exit-Code

# 🎜🎜# (2) os.popen

import os
a=os.popen("ls")
a.readline()

Der Rückgabewert ist eine Dateidatei,

file.readlines() ist der Rückgabewert des Befehls

(3) Unterprozess

Sie können einen Unterprozess in einem Python-Programm erstellen,

subprocess.call()

import subprocess
 subprocess.call(['ls','-l' ])

Darunter , 'ls' entspricht dem in der Befehlszeile eingegebenen Befehl und -l ist die entsprechende Operation. Gibt den Programm-Exit-Code zurück, ähnlich wie os.system

subprocess.check_output('ls')

Gibt die Standardausgabe zurück, ähnlich wie os.popen.

Sie können das Popen-Objekt auch aufrufen, um Operationen auszuführen. Unterprozess

import subprocess
child = subprocess.Popen('ping -c4 blog.linuxeye.com',shell=True)

Zu diesem Zeitpunkt können mehrere Befehle zur Steuerung des Unterprozesses verwendet werden. Sie können subprocess.PIPE auch verwenden, um die Eingabe und Ausgabe des Selbstprozesses zu verbinden ...

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