python脚本监控docker容器
本文实例为大家分享了python脚本监控docker容器的方法,供大家参考,具体内容如下
脚本功能:
1、监控CPU使用率
2、监控内存使用状况
3、监控网络流量
具体代码:
#!/usr/bin/env python # --*-- coding:UTF-8 --*-- import sys import tab import re import os import time from docker import Client import commands keys_container_stats_list = ['blkio_stats', 'precpu_stats', 'Network', 'read', 'memory_stats', 'cpu_stats'] merit_list=['usage','limit','mem_use_percent','total_cpu_usage','system_cpu_usage','cpu_usage_percent','rx_bytes','tx_bytes'] returnval = None def start(container_name): global container_stats conn=Client(base_url='unix://run/docker.sock',version='1.19') generator=conn.stats(container_name) try: container_stats=eval(generator.next()) except NameError,error_msg: pass # print error_msg container_stats=eval(generator.next()) finally: conn.close() def monitor_docker(monitor_item,merit): if merit == 'mem_use_percent': start(container_name) mem_usage = container_stats['memory_stats']['usage'] mem_limit = container_stats['memory_stats']['limit'] returnval = round(float(mem_usage) / float(mem_limit),2) print returnval elif merit == 'system_cpu_usage': start(container_name) first_result = container_stats['cpu_stats']['system_cpu_usage'] start(container_name) second_result = container_stats['cpu_stats']['system_cpu_usage'] returnval = second_result - first_result print returnval elif merit == 'total_cpu_usage': start(container_name) first_result = container_stats['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage'] start(container_name) second_result = container_stats['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage'] returnval = second_result - first_result print returnval elif merit == 'cpu_usage_percent': start(container_name) system_use=container_stats['cpu_stats']['system_cpu_usage'] total_use=container_stats['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage'] cpu_count=len(container_stats['cpu_stats']['cpu_usage']['percpu_usage']) returnval = round((float(total_use)/float(system_use))*cpu_count*100.0,2) print returnval elif merit == 'rx_bytes': command='''docker exec -it api1 ifconfig eth1 | grep "bytes" | awk '{print $2}' | awk -F ':' '{print $2}' ''' result_one = commands.getoutput(command) time.sleep(1) command='''docker exec -it api1 ifconfig eth1 | grep "bytes" | awk '{print $2}' | awk -F ':' '{print $2}' ''' result_second = commands.getoutput(command) returnval = round((int(result_second) - int(result_one))/1024,2) print returnval elif merit == 'tx_bytes': command='''docker exec -it api1 ifconfig eth1 | grep "bytes" | awk '{print $6}' | awk -F ':' '{print $2}' ''' result_one = commands.getoutput(command) time.sleep(1) command='''docker exec -it api1 ifconfig eth1 | grep "bytes" | awk '{print $6}' | awk -F ':' '{print $2}' ''' result_second = commands.getoutput(command) returnval = round((int(result_second) - int(result_one))/1024,2) print returnval if __name__ == '__main__': command='''docker ps | awk '{print $NF}'| grep -v "NAMES"''' str=commands.getoutput(command) container_counts_list=str.split('\n') if sys.argv[1] not in container_counts_list: print container_counts_list print "你输入的容器名称错误,请重新执行脚本,并输入上述正确的容器名称." sys.exit(1) else: container_name = sys.argv[1] if sys.argv[2] not in keys_container_stats_list: print keys_container_stats_list print '你输入的容器监控项不在监控范围,请重新执行脚本,并输入上述正确的监控项.' sys.exit(1) else: monitor_item = sys.argv[2] if sys.argv[3] not in merit_list: print merit_list print "你输入的容器监控明细详细不在监控范围内,请重新执行脚本,并输入上述正确的明细监控指标." else: merit = sys.argv[3] monitor_docker(monitor_item,merit)
以上就是python脚本监控docker容器的全部代码,希望对大家的学习有所帮助。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

メモ帳でPythonコードを実行するには、Python実行可能ファイルとNPPEXECプラグインをインストールする必要があります。 Pythonをインストールしてパスを追加した後、nppexecプラグインでコマンド「python」とパラメーター "{current_directory} {file_name}"を構成して、メモ帳のショートカットキー「F6」を介してPythonコードを実行します。

Visual Studio Code(VSCODE)は、Microsoftが開発したクロスプラットフォーム、オープンソース、および無料のコードエディターです。軽量、スケーラビリティ、および幅広いプログラミング言語のサポートで知られています。 VSCODEをインストールするには、公式Webサイトにアクセスして、インストーラーをダウンロードして実行してください。 VSCODEを使用する場合、新しいプロジェクトを作成し、コードを編集し、コードをデバッグし、プロジェクトをナビゲートし、VSCODEを展開し、設定を管理できます。 VSCODEは、Windows、MacOS、Linuxで利用でき、複数のプログラミング言語をサポートし、マーケットプレイスを通じてさまざまな拡張機能を提供します。その利点には、軽量、スケーラビリティ、広範な言語サポート、豊富な機能とバージョンが含まれます

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

GolangとPythonにはそれぞれ独自の利点があります。Golangは高性能と同時プログラミングに適していますが、PythonはデータサイエンスとWeb開発に適しています。 Golangは同時性モデルと効率的なパフォーマンスで知られていますが、Pythonは簡潔な構文とリッチライブラリエコシステムで知られています。
