Python脚本实现集群检测和管理功能
场景是这样的:一个生产机房,会有很多的测试机器和生产机器(也就是30台左右吧),由于管理较为混乱导致了哪台机器有人用、哪台机器没人用都不清楚,从而产生了一个想法--利用一台机器来管理所有的机器,记录设备责任人、设备使用状态等等信息....那么,为什么选择python,python足够简单并且拥有丰富的第三方库的支持。
最初的想法
由于刚参加工作不久,对这些东西也都没有接触过,轮岗到某个部门需要做出点东西来(项目是什么还没情况,就要做出东西来,没办法硬着头皮想点子吧)。。。
本想做一个简单点的自动化测试的工具,但这项目的测试方法和测试用例暂时不能使用这种通用的测试手段(输入和输出都确定不了),从而作罢...
那么做点什么东西,经常发现同事们问208谁用的?201谁用的?那IP是我的!!!你是不是把我得网线给拔掉了?242那机器到底是哪台?
突然间,春天来了,是不是可以做一个系统用来检测IP和记录设备的使用人,甚至可以按需要在某台设备上运行一个脚本或命令?把这个矮矬穷的想法和leader沟通过后,确认可以做,那么就开始吧!!!
设计思想
该系统的大概思想:
1. 要获得所有服务器的各种信息,需要在任意一台服务器上部署一个agent作为信息获取的节点,定时向管理服务器节点发送服务器信息数据。
2. server作为综合管理节点,接收并储存agent提交的信息。
3. 为了方便使用,采用web页面的形式做展示。
开发工具选择
1. 开发语言:python
之所以选择python,简单,第三方库丰富,不用造轮子
2. 数据库:mysql
简单、易用
3. webpy:web框架
入门简单、部署方便
4. bootstrap:前端框架
不要关心太多前端问题
5. paramiko:python库,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接
通过SSH方式连接agent服务器:远程运行命令、传输文件
6. scapy: python库,可用来发送、嗅探、解析和伪造网络数据包,这里用来扫描IP
7. MySQLdb: 连接mysql
8. shell 和 python脚本接口: 为其他人提供shell脚本的接口
经验分享
1. 前端对我来说是新东西,从来没弄过,页面的动画效果,脚本运行时的过渡都是需要考虑的,开始考虑利用倒计时,但是这个时间是不可控的,后来采用ajax来处理这个问题
2. agent要自动部署到每台机器,并可以通过server来控制刷新时间
3. 建立一个可扩展的表是非常重要的,而且一些重要的信息需要写入磁盘,在数据库失效的情况下,可以从磁盘获取数据
4. 数据库的连接,如果长时间没有操作的话会超时,要考虑到
... ...
项目结构--webpy
1. website.py为webpy的主程序,设置了url映射
2. model.py为webpy的url映射类,处理请求和返回
3. static中存放静态资源
4. scripts用来存放处理的脚本,这里起的名字有些问题
连接数据库
使用MyQSLdb连接mysql,在这里我没有使用webpy提供的数据库接口,而是自己封装了一套
ssh远程连接服务器
paramiko实现ssh连接、与数据传输、执行命令和脚本
代码如下:
def executecmd(cmd, host, port=22, user='root', passwd='root'):
try:
s = paramiko.SSHClient()
s.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
s.connect(host, port, user, passwd, timeout = 10)
except Exception as e:
s.close()
print e
print 'connet error...'
return
try:
stdin,stdout,stderr=s.exec_command(cmd)
#print 'Host: %s......' %host
res = stdout.readlines()
except Exception as e:
print 'exec_commmand error...'
s.close()
return res
def executefile(file, host, port=22, user='root', passwd='root'):
try:
s = paramiko.SSHClient()
s.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
s.connect(host, port, user, passwd,timeout=5)
t = paramiko.Transport((host, port))
t.connect(username=user, password=passwd)
sftp =paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
except Exception as e:
s.close()
print e
print 'connet error...'
return ''
try:
filename = os.path.basename(file)
if filename.find('.sh') >= 0:
sftp.put(path+'/'+file, '/tmp/tmp_test.sh')
stdin,stdout,stderr=s.exec_command('sh /tmp/tmp_test.sh 2>/dev/null', timeout=5)
else:
sftp.put(path+'/'+file, '/tmp/tmp_test.py')
stdin,stdout,stderr=s.exec_command('python /tmp/tmp_test.py', timeout=5)
#stdin,stdout,stderr=s.exec_command('rm -rf /tmp/tmp_test* 2>/dev/null')
res = stdout.readlines()
s.exec_command('rm -rf /tmp/tmp_test* 2>/dev/null')
except Exception as e:
s.exec_command('rm -rf /tmp/tmp_test* 2>/dev/null')
print 'timeout error...'
print e
return ''
return res
IP扫描
使用scapy进行IP扫描
代码如下:
def pro(ip, cc, handle):
global dict
dst = ip + str(cc)
packet = IP(dst=dst, ttl=20)/ICMP()
reply = sr1(packet, timeout=TIMEOUT)
if reply:
print reply.src,' is online'
tmp = [1, reply.src]
handle.write(reply.src + '\n')
#handle.write(reply.src+" is online"+"\n")
def main():
threads=[]
ip = '192.168.1.1'
s = 2
e = 254
f=open('ip.log','w')
for i in range(s, e):
t=threading.Thread(target=pro,args=(ip,i,f))
threads.append(t)
print "main Thread begins at ",ctime()
for t in threads :
t.start()
for t in threads :
t.join()
print "main Thread ends at ",ctime()
批量添加ssh-key
代码如下:
home_dir = '/home/xx'
id_rsa_pub = '%s/.ssh/id_rsa.pub' %home_dir
if not id_rsa_pub:
print 'id_rsa.pub Does not exist!'
sys.exit(0)
file_object = open('%s/.ssh/config' %home_dir ,'w')
file_object.write('StrictHostKeyChecking no\n')
file_object.write('UserKnownHostsFile /dev/null')
file_object.close()
def up_key(host,port,user,passwd):
try:
s = paramiko.SSHClient()
s.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
s.connect(host, port, user, passwd)
t = paramiko.Transport((host, port))
t.connect(username=user, password=passwd, timeout=3)
sftp =paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
print 'create Host:%s .ssh dir......' %host
stdin,stdout,stderr=s.exec_command('mkdir ~/.ssh/')
print 'upload id_rsa.pub to Host:%s......' %host
sftp.put(id_rsa_pub, "/tmp/temp_key")
stdin,stdout,stderr=s.exec_command('cat /tmp/temp_key >> ~/.ssh/authorized_keys && rm -rf /tmp/temp_key')
print 'host:%s@%s auth success!\n' %(user, host)
s.close()
t.close()
except Exception, e:
#import traceback
#traceback.print_exc()
print 'connect error...'
print 'delete ' + host + ' from database...'
delip(host)
#delete from mysql****
try:
s.close()
t.close()
except:
pass

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La vitesse du XML mobile à PDF dépend des facteurs suivants: la complexité de la structure XML. Méthode de conversion de configuration du matériel mobile (bibliothèque, algorithme) Méthodes d'optimisation de la qualité du code (sélectionnez des bibliothèques efficaces, optimiser les algorithmes, les données de cache et utiliser le multi-threading). Dans l'ensemble, il n'y a pas de réponse absolue et elle doit être optimisée en fonction de la situation spécifique.

Il est impossible de terminer la conversion XML à PDF directement sur votre téléphone avec une seule application. Il est nécessaire d'utiliser les services cloud, qui peuvent être réalisés via deux étapes: 1. Convertir XML en PDF dans le cloud, 2. Accédez ou téléchargez le fichier PDF converti sur le téléphone mobile.

Il n'y a pas de fonction de somme intégrée dans le langage C, il doit donc être écrit par vous-même. La somme peut être obtenue en traversant le tableau et en accumulant des éléments: Version de boucle: la somme est calculée à l'aide de la longueur de boucle et du tableau. Version du pointeur: Utilisez des pointeurs pour pointer des éléments de tableau, et un résumé efficace est réalisé grâce à des pointeurs d'auto-incitation. Allouer dynamiquement la version du tableau: allouer dynamiquement les tableaux et gérer la mémoire vous-même, en veillant à ce que la mémoire allouée soit libérée pour empêcher les fuites de mémoire.

Une application qui convertit le XML directement en PDF ne peut être trouvée car ce sont deux formats fondamentalement différents. XML est utilisé pour stocker des données, tandis que PDF est utilisé pour afficher des documents. Pour terminer la transformation, vous pouvez utiliser des langages de programmation et des bibliothèques telles que Python et ReportLab pour analyser les données XML et générer des documents PDF.

XML peut être converti en images en utilisant un convertisseur XSLT ou une bibliothèque d'images. Convertisseur XSLT: Utilisez un processeur XSLT et une feuille de style pour convertir XML en images. Bibliothèque d'images: utilisez des bibliothèques telles que PIL ou ImageMagick pour créer des images à partir de données XML, telles que des formes de dessin et du texte.

Les outils de mise en forme XML peuvent taper le code en fonction des règles pour améliorer la lisibilité et la compréhension. Lors de la sélection d'un outil, faites attention aux capacités de personnalisation, en gérant des circonstances spéciales, des performances et de la facilité d'utilisation. Les types d'outils couramment utilisés incluent des outils en ligne, des plug-ins IDE et des outils de ligne de commande.

Pour convertir les images XML, vous devez d'abord déterminer la structure des données XML, puis sélectionner une bibliothèque graphique appropriée (telle que Matplotlib de Python) et la méthode, sélectionner une stratégie de visualisation basée sur la structure de données, considérer le volume de données et le format d'image, effectuer un traitement par lots ou utiliser des bibliothèques efficaces, et enfin les enregistrer sous le nom de PNG, JPEG, ou SVG selon les besoins.

Il n'y a pas d'application qui peut convertir tous les fichiers XML en PDF car la structure XML est flexible et diversifiée. Le noyau de XML à PDF est de convertir la structure des données en une disposition de page, ce qui nécessite l'analyse du XML et la génération de PDF. Les méthodes courantes incluent l'analyse de XML à l'aide de bibliothèques Python telles que ElementTree et la génération de PDF à l'aide de la bibliothèque ReportLab. Pour le XML complexe, il peut être nécessaire d'utiliser des structures de transformation XSLT. Lorsque vous optimisez les performances, envisagez d'utiliser multithread ou multiprocesses et sélectionnez la bibliothèque appropriée.
