京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:AirPython
作者:星安果
大家好,我是安果!
日常编写的 Python 自动化程序,如果在本地运行稳定后,就可以考虑将它部署到服务器,结合定时任务完全解放双手
但是,由于自动化程序与平台兼容性有关联,有一些依赖库在服务器运行需要做特殊处理
本篇文章以一段 Selenium 编写的 Python 自动化程序,聊聊脚本部署服务器的详细过程
以 CentOS 服务器为例
2-1.安装桌面环境
PS:如果已经安装,可以跳到下一步
我们需要先安装一个桌面环境「 以 GNOME 为例 」,设置以图形模式启动,并开启图形界面
# 安装 GNOME 桌面环境
yum groupinstall -y "GNOME Desktop"
# 设置以图形模式启动
systemctl set-default graphical.target
# 开启图形界面
startx
2-2.安装配置远程桌面
以最常见的 VNC 为例
首先,在服务器上安装 VNC Server,并设置登录密码
# 安装vnc server
yum install tigervnc-server -y
# 设置登录密码,用于vnc viewer登录密码
vncpasswd
然后,启动 VNC Server,并开启对应的端口号
# 开启VNC服务
systemctl start vncserver@:1
# 设置开机自启
systemctl enable vncserver@:1
# 查看VNC服务的端口
netstat -lnpt|grep Xvnc
# 开启端口号
firewall-cmd --add-port=5901/tcp --permanent
firewall-cmd --reload
最后,下载VNC Viewer,使用「IP 地址 + 端口号 + 登录密码」远程连接服务器
PS:VNC Server 显式指定IP地址+端口号
2-3.安装 Chrome 浏览器
服务器默认安装的浏览器为 FireFox,Chrome 浏览器需要自己手动安装
# 下载最新的Chrome浏览器
wget
https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_x86_64.rpm
# 安装浏览器
yum install
google-chrome-stable_current_x86_64.rpm
# 检查Chrome浏览器的版本
google-chrome -version
安装完成之后,发现使用 Root 用户启动 Chrome 浏览器失败PS:服务器 Chrome 浏览器不支持直接使用,需要以 --no-sandbox 参数启动
# 以--no-sandbox方式启动Chrome浏览器
# 方式一:命令行启动
/usr/bin/google-chrome-stable --no-sandbox
# 方式二:修改Chrome浏览器快捷图标的启动方式
# 启动方式:--no-sandbox
2-4.配置 Chrome Driver 及授权
在官网下载 Chrome 浏览器对应版本的 Chrome Driver
解压后,上传到服务器的「 usr/bin 」目录下
最后,对 chromedriver 文件授予可执行的权限
[root@localhost xh]# cd /usr/bin
# 授予可执行的权限
[root@localhost bin]# sudo chmod +x chromedriver
2-5.可视化运行测试
将自动化脚本上传到服务器,设置以有头模式运行
注意:由于服务器的 Chrome 需要配置以 no-sandbox 模式启动,因此自动化脚本需要添加设置属性
option = webdriver.ChromeOptions()
# 以无头模式运行
#option.add_argument('headless')
option.add_argument('no-sandbox')
option.add_argument('disable-dev-shm-usage')
option.add_experimental_option('useAutomationExtension', False)
option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
browser = webdriver.Chrome(chrome_options=option)
「有头模式」测试运行正常后,就可以开启「无头模式」,编写定时任务,将自动化脚本与定时任务关联上。
文中以 Selenium 自动化脚本部署服务器的步骤流程进行了阐述
需要指出的是,服务器上的可视化调试测试确实很有必要,它可以帮助我们提前定位兼容性问题
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13