首页 > 编程语言 >appium-python自动开启和关闭服务(win/mac)

appium-python自动开启和关闭服务(win/mac)

时间:2023-12-30 21:22:06浏览次数:57  
标签:appium log python win 4723 -- num 进程

后台启动&关闭appium server的命令

启动appium:appium -a 127.0.0.1 -p 4723 --log xxx.log --local-timezone

Appium 服务命令行参数

  • 启动appium
  • -p 4723 指定端口
  • --log xxx.log指定日志保存到指定文件内(可以是绝对路径)
  • --local-timezone指定时间为本地时间
  • --log-level error设置日志级别,默认是debug
  • win平台在命令的开始添加start /b,mac平台在命令的末尾添加&:表示后台启动,不加时,后续的程序无法运行(终端单独启动时可以不加)
# win
start /b appium -a 127.0.0.1 -p 4723  --log xxx.log --local-timezone
# mac
appium -a 127.0.0.1 -p 4723  --log xxx.log --local-timezone  &
关闭appium
  • 关闭相应端口对应的进程即可

根据端口号查看进程&关闭相应的进程

win系统

 

  • 根据端口号查找进程号netstat -o -n -a | findstr :端口号
# 命令
netstat -aon|findstr 4723
# 结果
  TCP    127.0.0.1:4723         0.0.0.0:0              LISTENING       3352
  • 终止进程taskkill /F /PID 进程号(PID号)
# 命令
taskkill /f /pid 3352
# 结果
成功: 已终止 PID 为 3352 的进程。
  • 终止所有appium进程taskkill /f /t /im node.exe
mac系统
  • 根据端口号查找进程号:lsof -i tcp: 4723

  • 终止进程:kill 进程号(PID号)

实例代码

pc = input('请输入系统 win or mac:')
def stop_appium(post_num=4723):
    '''关闭appium服务'''
    if pc.upper() =='WIN':
        p = os.popen(f'netstat  -aon|findstr {post_num}')
        p0 = p.read().strip()
        if p0 != '' and 'LISTENING' in p0:
            p1 = int(p0.split('LISTENING')[1].strip()[0:4])  # 获取进程号
            os.popen(f'taskkill /F /PID {p1}')  # 结束进程
            print('appium server已结束')
    elif pc.upper() == 'MAC':
        p = os.popen(f'lsof -i tcp:{post_num}')
        p0 = p.read()
        if p0.strip() != '':
            p1 = int(p0.split('\n')[1].split()[1])  # 获取进程号
            os.popen(f'kill {p1}')  # 结束进程
            print('appium server已结束')

def start_appium(post_num=4723):
    '''开启appium服务'''
    stop_appium(post_num)    # 先判断端口是否被占用,如果被占用则关闭该端口号
    # 根据系统,启动对应的服务
    cmd_dict = {
        'WIN':f' start /b appium -a 127.0.0.1 -p {post_num} --log xxx.log --local-timezone ',
        'MAC':f'appium -a 127.0.0.1 -p {post_num} --log xxx.log --local-timezone  & '
    }
    os.system(cmd_dict[pc.upper()])
    time.sleep(3)  # 等待启动完成
    print('appium启动成功')

 


链接:https://www.jianshu.com/p/83878bc0870c

标签:appium,log,python,win,4723,--,num,进程
From: https://www.cnblogs.com/may18/p/17936837

相关文章

  • Python+自动化测试生成HTML报告
    ......
  • Python教程(18)——python文件操作详解
    所谓的文件操作是指对计算机中的文件进行读取、写入、修改和删除等操作。简单来说可以分为以下三个部分:打开文件操作文件关闭文件就是这三个简简单单的操作,却在计算机世界占有一席之地。打开文件有各种打开模式,各不相同;操作文件,有读写模式;关闭文件就比较简单了。Python文......
  • 大数据分析与可视化 之 实验01 Python爬虫
    实验01Python爬虫实验学时:2学时实验类型:验证实验要求:必修一、实验目的理解爬虫技术掌握正则表达式、网络编程掌握re、socket、urllib、requests、lxml模块及其函数的使用二、实验要求 分析所需爬取信息网页的源代码,使用re、socket、urllib、requests、lxml模块及其函......
  • Python SciPy 空间数据
    SciPy空间数据https://blog.csdn.net/weixin_64338372/article/details/128675235?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170381772916800222899723%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=170381772916800222899......
  • JS加密,python解密
    `//jsAES加密varCryptoJs=require("crypto-js")//密钥(128位,16字节)varkey=CryptoJs.enc.Utf8.parse("1234567890abcdef");//直接打印为words数组,可用如下方法进行还原//console.log(CryptoJs.enc.Utf8.stringify(key))//初始化向量(128位,16字节)variv=Crypto......
  • 关于多开软件对Windows电脑性能的影响
    多开软件对Windows电脑性能的影响及优化建议随着计算机软件的日益丰富和功能的不断拓展,很多用户在使用Windows电脑时都会遇到需要同时打开多个软件的情况。然而,多开软件对Windows电脑的性能会产生一定的影响,因此有必要了解这些影响并采取相应的优化措施。首先,多开软件会占用系统......
  • 【Python爬虫课程设计】rottentomatoes爬取+数据可视化
    一、选题背景选择此选题的原因是为了进行电影数据的分析。电影作为一种重要的文化娱乐形式,对社会、经济和文化等方面都有着重要的影响。通过对电影数据的分析,可以揭示电影产业的发展趋势、观众喜好、电影市场的竞争情况等,为电影行业的决策制定提供依据。二、主题式网络爬虫设计......
  • Python 潮流周刊第 33 期(摘要)
    本周刊由Python猫出品,精心筛选国内外的250+信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进Python技术,并增长职业和副业的收入。周刊全文:https://pythoncat.top/posts/2023-12-30-weekly以下是本期摘要:......
  • 【Python数据爬取课程设计】数据爬取—京东手机品牌信息数据爬取和数据分析与可视化
    一、选题的背景随着互联网的快速发展,大数据已经成为各行各业决策的重要依据。在电商领域,京东作为国内领先的电商平台,积累了大量的用户购买数据。这些数据中蕴含着丰富的品牌信息,对于手机品牌来说,分析这些数据可以帮助他们更好地了解市场趋势、消费者需求以及竞品情况。然而,目......
  • 【Python爬虫课程设计】--股票数据爬取+数据分析
    一、选题课程背景  随着互联网技术的发展和信息爆炸的时代,人们对于获取和分析海量数据的需求日益增长。股票市场作为全球经济的重要风向标,其数据信息的获取和分析对于投资者、研究人员以及企业决策者具有重要的参考价值。然而,传统的股票数据分析方法往往受到数据来源限制和数据......