如何批量跑python脚本

批量跑Python脚本的方法包括：使用Shell脚本、使用Python脚本、使用Task Scheduler或Cron Job。其中，使用Shell脚本是最常见且高效的方法之一。通过编写一个Shell脚本，可以在终端中依次执行多个Python脚本，实现批量处理的目的。以下将详细介绍这种方法。

一、使用Shell脚本批量跑Python脚本

Shell脚本是一种用于在Unix/Linux系统中执行命令的脚本语言。通过编写一个简单的Shell脚本，可以轻松实现批量运行多个Python脚本的功能。

1、编写Shell脚本

首先，新建一个Shell脚本文件，例如 run_scripts.sh。在这个文件中，按照顺序写入需要执行的Python脚本命令。例如：

#!/bin/bash python3 script1.py python3 script2.py python3 script3.py

上面的Shell脚本会依次执行 script1.py、script2.py 和 script3.py。确保每个脚本都可以独立运行，并且路径正确。

2、赋予执行权限

在终端中，使用 chmod 命令赋予Shell脚本执行权限：

chmod +x run_scripts.sh

3、执行Shell脚本

最后，运行Shell脚本即可批量执行Python脚本：

./run_scripts.sh

二、使用Python脚本批量跑Python脚本

除了Shell脚本，还可以使用Python脚本自身来批量执行其他Python脚本。这种方法适用于需要在同一编程语言环境中操作的场景。

1、编写主控Python脚本

创建一个新的Python脚本文件，例如 main.py，在这个文件中使用 subprocess 模块来调用其他Python脚本：

import subprocess
scripts = ['script1.py', 'script2.py', 'script3.py']
for script in scripts:
    subprocess.run(['python3', script])

2、运行主控Python脚本

在终端中执行主控Python脚本：

python3 main.py

三、使用Task Scheduler或Cron Job批量跑Python脚本

对于需要在特定时间或周期性运行Python脚本的任务，可以使用操作系统自带的任务调度工具，例如Windows的Task Scheduler或Linux的Cron Job。

1、Windows Task Scheduler

在Windows系统中，可以使用Task Scheduler创建批处理任务，依次执行多个Python脚本。

打开Task Scheduler，选择“创建基本任务”。
配置任务触发器，例如每天定时运行。
在“操作”选项卡中，选择“启动程序”，并在“程序/脚本”框中输入 cmd。
在“添加参数”框中，输入 /c python script1.py && python script2.py && python script3.py。

2、Linux Cron Job

在Linux系统中，可以使用Cron Job创建定时任务，批量运行Python脚本。

编辑Cron Job配置文件：

crontab -e

添加Cron Job条目，例如每天凌晨2点运行：

0 2 * * * /usr/bin/python3 /path/to/script1.py && /usr/bin/python3 /path/to/script2.py && /usr/bin/python3 /path/to/script3.py

四、使用项目管理系统调度Python脚本

在复杂的项目中，可能需要使用项目管理系统来调度和管理Python脚本的运行。可以使用 研发项目管理系统PingCode 和 通用项目管理软件Worktile。

1、PingCode

PingCode是一款专业的研发项目管理系统，可以用来调度和管理Python脚本的执行。通过配置任务流水线，可以实现自动化脚本的批量运行。

2、Worktile

Worktile是一款通用的项目管理软件，支持任务调度和自动化。可以通过创建任务并设置依赖关系，实现Python脚本的批量执行。

五、总结

批量跑Python脚本的方法多种多样，可以根据实际需求选择合适的方法。Shell脚本是最常见且高效的方法，适用于Unix/Linux系统。Python脚本适用于需要在同一编程语言环境中操作的场景。Task Scheduler和Cron Job适用于需要定时或周期性运行的任务。此外，使用PingCode和Worktile等项目管理系统可以实现更复杂的任务调度和管理。通过这些方法，可以有效地提高Python脚本的执行效率和管理水平。