


Explication détaillée du partage de scripts pour la mise en œuvre des tests réseau en Python
Cet article vous présente principalement la méthode d'utilisation de Python pour implémenter les tests de réseau. L'article fournit un exemple de code détaillé pour votre référence et votre étude. Il a une certaine valeur de référence et d'apprentissage pour tout le monde. Mes amis, jetons un coup d'oeil ensemble.
Préface
Récemment, un camarade de classe m'a demandé de l'aider à écrire un outil pour tester le réseau. Pour des raisons de travail, il a fallu beaucoup de temps pour donner par intermittence une version relativement complète. En fait, j'utilise relativement peu Python, donc j'écris essentiellement des programmes tout en vérifiant les informations.
La logique principale du programme est la suivante :
Lire la liste IP dans un fichier Excel, puis utiliser le multi-threading pour appeler ping afin de compter les paramètres réseau de chaque IP, et enfin les résultats sont sortis dans un fichier Excel.
Le code est le suivant :
#! /usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # File: pingtest_test.py # Date: 2008-09-28 # Author: Michael Field # Modified By:intheworld # Date: 2017-4-17 import sys import os import getopt import commands import subprocess import re import time import threading import xlrd import xlwt TEST = [ '220.181.57.217', '166.111.8.28', '202.114.0.242', '202.117.0.20', '202.112.26.34', '202.203.128.33', '202.115.64.33', '202.201.48.2', '202.114.0.242', '202.116.160.33', '202.202.128.33', ] RESULT={} def usage(): print "USEAGE:" print "\t%s -n TEST|excel name [-t times of ping] [-c concurrent number(thread nums)]" %sys.argv[0] print "\t TEST为简单测试的IP列表" print "\t-t times 测试次数;默认为1000;" print "\t-c concurrent number 并行线程数目:默认为10" print "\t-h|-?, 帮助信息" print "\t 输出为当前目录文件ping_result.txt 和 ping_result.xls" print "for example:" print "\t./ping_test.py -n TEST -t 1 -c 10" def p_list(ls,n): if not isinstance(ls,list) or not isinstance(n,int): return [] ls_len = len(ls) print 'ls length = %s' %ls_len if n<=0 or 0==ls_len: return [] if n > ls_len: return [] elif n == ls_len: return [[i] for i in ls] else: j = ls_len/n k = ls_len%n ### j,j,j,...(前面有n-1个j),j+k #步长j,次数n-1 ls_return = [] for i in xrange(0,(n-1)*j,j): ls_return.append(ls[i:i+j]) #算上末尾的j+k ls_return.append(ls[(n-1)*j:]) return ls_return def pin(IP): try: xpin=subprocess.check_output("ping -n 1 -w 100 %s" %IP, shell=True) except Exception: xpin = 'empty' ms = '=[0-9]+ms'.decode("utf8") print "%s" %ms print "%s" %xpin mstime=re.search(ms,xpin) if not mstime: MS='timeout' return MS else: MS=mstime.group().split('=')[1] return MS.strip('ms') def count(total_count,I): global RESULT nowsecond = int(time.time()) nums = 0 oknums = 0 timeout = 0 lostpacket = 0.0 total_ms = 0.0 avgms = 0.0 maxms = -1 while nums < total_count: nums += 1 MS = pin(I) print 'pin output = %s' %MS if MS == 'timeout': timeout += 1 lostpacket = timeout*100.0 / nums else: oknums += 1 total_ms = total_ms + float(MS) if oknums == 0: oknums = 1 maxms = float(MS) avgms = total_ms / oknums else: avgms = total_ms / oknums maxms = max(maxms, float(MS)) RESULT[I] = (I, avgms, maxms, lostpacket) def thread_func(t, ipList): if not isinstance(ipList,list): return else: for ip in ipList: count(t, ip) def readIpsInFile(excelName): data = xlrd.open_workbook(excelName) table = data.sheets()[0] nrows = table.nrows print 'nrows %s' %nrows ips = [] for i in range(nrows): ips.append(table.cell_value(i, 0)) print table.cell_value(i, 0) return ips if name == 'main': file = 'ping_result.txt' times = 10 network = '' thread_num = 10 args = sys.argv[1:] try: (opts, getopts) = getopt.getopt(args, 'n:t:c:h?') except: print "\nInvalid command line option detected." usage() sys.exit(1) for opt, arg in opts: if opt in ('-n'): network = arg if opt in ('-h', '-?'): usage() sys.exit(0) if opt in ('-t'): times = int(arg) if opt in ('-c'): thread_num = int(arg) f = open(file, 'w') workbook = xlwt.Workbook() sheet1 = workbook.add_sheet("sheet1", cell_overwrite_ok=True) if not isinstance(times,int): usage() sys.exit(0) if network not in ['TEST'] and not os.path.exists(os.path.join(os.path.dirname(file), network)): print "The network is wrong or excel file does not exist. please check it." usage() sys.exit(0) else: if network == 'TEST': ips = TEST else: ips = readIpsInFile(network) print 'Starting...' threads = [] nest_list = p_list(ips, thread_num) loops = range(len(nest_list)) print 'Total %s Threads is working...' %len(nest_list) for ipList in nest_list: t = threading.Thread(target=thread_func,args=(times,ipList)) threads.append(t) for i in loops: threads[i].start() for i in loops: threads[i].join() it = 0 for line in RESULT: value = RESULT[line] sheet1.write(it, 0, line) sheet1.write(it, 1, str('%.2f'%value[1])) sheet1.write(it, 2, str('%.2f'%value[2])) sheet1.write(it, 3, str('%.2f'%value[3])) it+=1 f.write(line + '\t'+ str('%.2f'%value[1]) + '\t'+ str('%.2f'%value[2]) + '\t'+ str('%.2f'%value[3]) + '\n') f.close() workbook.save('ping_result.xls') print 'Work Done. please check result %s and ping_result.xls.'%file
Ce code fait référence à la mise en œuvre par d'autres personnes. Bien qu'il ne soit pas particulièrement compliqué, le voici. une explication simple une fois.
Excel lit et écrit en utilisant xlrd et xlwt, essentiellement en utilisant une simple api.
utilise le threading pour obtenir une concurrence multithread, ce qui est très similaire à l'interface standard POSIX. thread_func est la fonction de traitement du thread Son entrée contient une liste d'IP, donc chaque IP est traitée à l'intérieur de la fonction via une boucle .
De plus, les commandes Python ne sont pas compatibles sous Windows, le module subprocess est donc utilisé.
Jusqu'à présent, ma compréhension du jeu de caractères en Python n'est pas assez bonne, donc le code correspondant à l'expression régulière n'est pas assez fort , mais il peut à peine fonctionner pour le moment, et il faudra peut-être le changer à l'avenir !
Résumé
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

La clé du contrôle des plumes est de comprendre sa nature progressive. Le PS lui-même ne fournit pas la possibilité de contrôler directement la courbe de gradient, mais vous pouvez ajuster de manière flexible le rayon et la douceur du gradient par plusieurs plumes, des masques correspondants et des sélections fines pour obtenir un effet de transition naturel.

MySQL a une version communautaire gratuite et une version d'entreprise payante. La version communautaire peut être utilisée et modifiée gratuitement, mais le support est limité et convient aux applications avec des exigences de stabilité faibles et des capacités techniques solides. L'Enterprise Edition fournit une prise en charge commerciale complète pour les applications qui nécessitent une base de données stable, fiable et haute performance et disposées à payer pour le soutien. Les facteurs pris en compte lors du choix d'une version comprennent la criticité des applications, la budgétisation et les compétences techniques. Il n'y a pas d'option parfaite, seulement l'option la plus appropriée, et vous devez choisir soigneusement en fonction de la situation spécifique.

La plume PS est un effet flou du bord de l'image, qui est réalisé par la moyenne pondérée des pixels dans la zone de bord. Le réglage du rayon de la plume peut contrôler le degré de flou, et plus la valeur est grande, plus elle est floue. Le réglage flexible du rayon peut optimiser l'effet en fonction des images et des besoins. Par exemple, l'utilisation d'un rayon plus petit pour maintenir les détails lors du traitement des photos des caractères et l'utilisation d'un rayon plus grand pour créer une sensation brumeuse lorsque le traitement de l'art fonctionne. Cependant, il convient de noter que trop grand, le rayon peut facilement perdre des détails de bord, et trop petit, l'effet ne sera pas évident. L'effet de plumes est affecté par la résolution de l'image et doit être ajusté en fonction de la compréhension de l'image et de la saisie de l'effet.

L'optimisation des performances MySQL doit commencer à partir de trois aspects: configuration d'installation, indexation et optimisation des requêtes, surveillance et réglage. 1. Après l'installation, vous devez ajuster le fichier my.cnf en fonction de la configuration du serveur, tel que le paramètre innodb_buffer_pool_size, et fermer query_cache_size; 2. Créez un index approprié pour éviter les index excessifs et optimiser les instructions de requête, telles que l'utilisation de la commande Explication pour analyser le plan d'exécution; 3. Utilisez le propre outil de surveillance de MySQL (ShowProcessList, Showstatus) pour surveiller la santé de la base de données, et sauvegarde régulièrement et organisez la base de données. Ce n'est qu'en optimisant en continu ces étapes que les performances de la base de données MySQL peuvent être améliorées.

Les plumes de PS peuvent entraîner une perte de détails d'image, une saturation des couleurs réduite et une augmentation du bruit. Pour réduire l'impact, il est recommandé d'utiliser un rayon de plumes plus petit, de copier la couche puis de plume, et de comparer soigneusement la qualité d'image avant et après les plumes. De plus, les plumes ne conviennent pas à tous les cas, et parfois les outils tels que les masques conviennent plus à la gestion des bords de l'image.

Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.

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