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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C言語に組み込みの合計機能はないため、自分で書く必要があります。合計は、配列を通過して要素を蓄積することで達成できます。ループバージョン:合計は、ループとアレイの長さを使用して計算されます。ポインターバージョン:ポインターを使用してアレイ要素を指し示し、効率的な合計が自己概要ポインターを通じて達成されます。アレイバージョンを動的に割り当てます:[アレイ]を動的に割り当ててメモリを自分で管理し、メモリの漏れを防ぐために割り当てられたメモリが解放されます。

スキルや業界のニーズに応じて、PythonおよびJavaScript開発者には絶対的な給与はありません。 1. Pythonは、データサイエンスと機械学習でさらに支払われる場合があります。 2。JavaScriptは、フロントエンドとフルスタックの開発に大きな需要があり、その給与もかなりです。 3。影響要因には、経験、地理的位置、会社の規模、特定のスキルが含まれます。

明確で明確なものは区別に関連していますが、それらは異なる方法で使用されます。明確な(形容詞)は、物事自体の独自性を説明し、物事の違いを強調するために使用されます。明確な(動詞)は、区別の動作または能力を表し、差別プロセスを説明するために使用されます。プログラミングでは、個別は、重複排除操作などのコレクション内の要素の独自性を表すためによく使用されます。明確なは、奇数や偶数の偶数を区別するなど、アルゴリズムまたは関数の設計に反映されます。最適化する場合、異なる操作は適切なアルゴリズムとデータ構造を選択する必要がありますが、異なる操作は、論理効率の区別を最適化し、明確で読み取り可能なコードの書き込みに注意を払う必要があります。

!X理解!Xは、C言語の論理的な非操作者です。 Xの値をブーリングします。つまり、虚偽の真の変化、trueへの誤った変更です。ただし、Cの真実と虚偽はブール型ではなく数値で表されていることに注意してください。非ゼロは真であると見なされ、0のみが偽と見なされます。したがって、!xは正の数と同じ負の数を扱い、真実と見なされます。

Cには組み込みの合計関数はありませんが、次のように実装できます。ループを使用して要素を1つずつ蓄積します。ポインターを使用して、要素に1つずつアクセスして蓄積します。大量のデータ量については、並列計算を検討してください。

H5ページは、コードの脆弱性、ブラウザー互換性、パフォーマンスの最適化、セキュリティの更新、ユーザーエクスペリエンスの改善などの要因のため、継続的に維持する必要があります。効果的なメンテナンス方法には、完全なテストシステムの確立、バージョン制御ツールの使用、定期的にページのパフォーマンスの監視、ユーザーフィードバックの収集、メンテナンス計画の策定が含まれます。

クロール中に58.com作業ページの動的データを取得するにはどうすればよいですか? Crawlerツールを使用して58.comの作業ページをrawったら、これに遭遇する可能性があります...

コードのコピーと貼り付けは不可能ではありませんが、注意して扱う必要があります。コード内の環境、ライブラリ、バージョンなどの依存関係は、現在のプロジェクトと一致しないため、エラーや予測不可能な結果が得られます。ファイルパス、従属ライブラリ、Pythonバージョンなど、コンテキストが一貫していることを確認してください。さらに、特定のライブラリのコードをコピーして貼り付けるときは、ライブラリとその依存関係をインストールする必要がある場合があります。一般的なエラーには、パスエラー、バージョンの競合、一貫性のないコードスタイルが含まれます。パフォーマンスの最適化は、コードの元の目的と制約に従って再設計またはリファクタリングする必要があります。コピーされたコードを理解してデバッグすることが重要であり、盲目的にコピーして貼り付けないでください。
