测试平台系列(71) Python定时任务方案
大家好~我是
米洛！
我正在从0到1打造一个开源的接口测试平台, 也在编写一套与之对应的完整教程，希望大家多多支持。
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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 datetime
def func():
# 这个是定时任务要执行的ui/接口自动化方法
pass
def 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
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~
下一节我们就详细介绍ApScheduler在pity中的运用叭。
