自動スケールのPythonのデータ処理(9)

フロンティア1

自動化されたタスクのための1.1

毎週火曜日の利害関係者に送信された報告書を作成するための新しい解析の一部の出力は、

他の部門や同僚には、レポートツールとのご指導・支援なしでツールをクリーニングを実行できるようにする必要があります

週、クリーニングおよび送信一度ダウンロードデータ

レポートが生成されると、ユーザは新しいレポートを要求するたびに、スクリプトは、ユーザーが実行する必要があり、および通知

あなたは他の場所に週誤ったデータベース内のデータ、およびバックアップ後に洗浄する必要があります

1.2は、自動化されたタスクには適していません

タスクは珍しい、と非常に複雑で、より良いそれを自分で行います

ミッションの成功の出力が決定することは困難です

タスクが完了するために、適切な方法を決定するために、人々との相互作用を必要とします

緊急タスクが成功しました

2つの自動化された手順

次のドキュメントの問題

。タスクの開始時間

B。時間制限やタスクの最大長はありますか?その場合は、ときに停止します

C。タスク、必要な入力は何ですか

D。タスクのために、何が成功は、部分的に成功しているものです

すなわち、タスクが失敗し、何が起こるべき

何を作るか、提供するために、F。タスク?誰のため?どうやって

グラム。タスクの終了後に何が起こる必要があります

オートメーションの基本的な手順

。、あなたの質問のセットを定義する作業の小さな塊にそれを破ります

B。正確に完全に入力検証タスクに必要とされるもの、各サブタスクは、何を行うには、どのような記述と入力します

C。入力を取得する場所を決定し、タスクを実行するとき

D。あなたのタスク、データまたは実際の試験サンプルをコーディングを開始

すなわち、あなたのタスクやスクリプトを整理ドキュメントを追加

F。記録の成功のタスクのログ、デバッグエラーやフォーカスを追加

グラム。リポジトリにコードを提出、それを手動でテストし、必要に応じて変更を行います

時間。自動化スクリプトの準備ができて、タスクを自動化するための手作業を交換することにより、

リットル。開始タスクの自動化では、ログと警告に焦点を当てます。すべてのエラーやバグを修正。あなたのテストとドキュメントの更新

メートル。検査頻度のエラー・ログの長期計画を策定します

自動化されたタスクの良好に機能セットが完了するまでに多少時間がかかるが、結果は通常要求されるものよりも懸念されており、変更、および優れたワンタイムスクリプトの監視します

3点エラー

発生する可能性のあるエラー

データの損失や破損が生じ。データベース接続エラー

B。スクリプティングの脆弱性やエラー、タスクが正常に完了しません

ウェブサイトやAPIエラーまたはあまりにも多くの要求から、C。タイムアウトエラー

D。国境問題は、報告や保証の一部のデータは、スクリプトエラーにつながっていません

すなわちサーバー負荷の問題やその他のハードウェアの問題

F。タイミングがずらさ、競争条件

オートメーションシステムの弾力性の方法を構築

特定の時間間隔で、失敗したミッションを繰り返し、

あなたがブロックを除いて、あなたはエラーを処理することができます...しようとするコードの多くを持っていることを確認してください

マシンコードの周りに特殊な例外ブロックを構築し、処理、データベース、またはAPIに接続します

あなたは、オートメーションを使用しているマシンの定期的なメンテナンスと監視

あなたのオートメーションタスクや手順をテストするために定期的にテストデータは、彼らが適切に実行されていることを確認します

スクリプトに依存し、競争条件およびAPIのルールで発生した注意、知識に基づいて、ライトコード

同様の要求とマルチプロセッシングライブラリを使用します

4.自動化

特別なツールの自動化

ローカルファイル、パラメータや設定ファイルを使用して5.1

5.2クラウド

5.3並列処理

5.4使用分散処理

 

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転載: www.cnblogs.com/qiu-hua/p/12629470.html