


Skrip Python untuk memantau sambungan rangkaian dan menyimpan ke fail log
Memantau sambungan rangkaian adalah penting untuk memastikan kestabilan dan keselamatan sistem komputer anda. Sama ada anda seorang pentadbir rangkaian atau pengguna individu, mempunyai cara untuk menjejak sambungan rangkaian dan log maklumat berkaitan boleh menjadi tidak ternilai. Dalam catatan blog ini, kami akan meneroka cara membuat skrip Python untuk memantau sambungan rangkaian dan menyimpan data ke fail log.
Dengan memanfaatkan kuasa Python dan perpustakaannya yang kaya, kami boleh membangunkan skrip yang menyemak status rangkaian secara berkala, menangkap butiran yang berkaitan seperti alamat IP, cap masa dan status sambungan serta menyimpannya dalam fail log untuk Untuk rujukan masa hadapan. Skrip ini bukan sahaja menyediakan cerapan masa nyata ke dalam sambungan rangkaian, tetapi juga menyediakan rekod sejarah yang membantu dalam penyelesaian masalah dan analisis.
Sediakan persekitaran
Sebelum kami mula menulis skrip Python untuk memantau sambungan rangkaian, kami perlu memastikan persekitaran kami disediakan dengan betul. Berikut adalah langkah-langkah untuk diikuti −
Pasang Python − Jika Python belum dipasang pada sistem anda, sila lawati tapak web rasmi Python (https://www.python.org) dan muat turun versi terkini untuk sistem pengendalian anda. Ikut arahan pemasangan yang disediakan untuk melengkapkan persediaan.
Pasang perpustakaan yang diperlukan − Kami akan menggunakan perpustakaan soket dalam Python untuk mewujudkan sambungan rangkaian dan mendapatkan maklumat. Nasib baik, perpustakaan ini adalah sebahagian daripada perpustakaan Python standard, jadi tiada pemasangan tambahan diperlukan.
Buat Direktori Projek− Adalah amalan yang baik untuk mencipta direktori khusus untuk projek kami. Buka terminal atau gesaan arahan dan navigasi ke lokasi yang dikehendaki pada sistem anda. Cipta direktori baharu menggunakan arahan berikut:
mkdir network-monitoring
Sediakan persekitaran maya (pilihan) − Walaupun tidak wajib, adalah disyorkan untuk mencipta persekitaran maya untuk projek kami. Ini membolehkan kami mengasingkan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik dengan pakej Python lain pada sistem. Untuk menyediakan persekitaran maya, jalankan arahan berikut:
cd network-monitoring python -m venv venv
Aktifkan persekitaran maya− Aktifkan persekitaran maya dengan menjalankan arahan yang sesuai untuk sistem pengendalian anda:
Untuk Windows −
Untuk macOS/Linux −
venv\Scripts\activate
source venv/bin/activate
Selepas persekitaran disediakan, kita boleh mula menulis skrip Python untuk memantau sambungan rangkaian. Dalam bahagian seterusnya, kami akan mendalami pelaksanaan kod dan meneroka langkah yang diperlukan untuk mencapai matlamat kami.
Pantau sambungan rangkaian
Untuk memantau sambungan rangkaian dan menyimpan maklumat ke fail log, kami akan mengikuti langkah di bawah -
Import perpustakaan yang diperlukan− Import dahulu perpustakaan yang diperlukan dalam skrip Python−
import socket import datetime
设置日志文件 −我们将创建一个日志文件来存储网络连接信息。添加以下代码以创建带有时间戳的日志文件−
log_filename = "network_log.txt" # Generate timestamp for the log file timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S") log_filename = f"{timestamp}_{log_filename}" # Create or open the log file in append mode log_file = open(log_filename, "a")
监控网络连接− 使用循环持续监控网络连接。在每次迭代中,检索当前连接并将其写入日志文件。下面是实现此目的的示例代码片段−
while True: # Get the list of network connections connections = socket.net_connections() # Write the connections to the log file log_file.write(f"Timestamp: {datetime.datetime.now()}\n") for connection in connections: log_file.write(f"{connection}\n") log_file.write("\n") # Wait for a specified interval (e.g., 5 seconds) before checking again time.sleep(5)
关闭日志文件− 监控网络连接后,关闭日志文件以确保正确保存数据非常重要。添加以下代码以关闭文件−
log_file.close()
异常处理−最好处理脚本执行期间可能发生的任何异常。将代码包含在 try- except 块内以捕获并处理任何潜在错误−
try: # Code for monitoring network connections except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}") log_file.close()
现在我们有了 Python 脚本来监视网络连接并将信息保存到日志文件中,让我们运行该脚本并观察结果。
(注意− 提供的代码是演示该概念的基本实现。您可以根据您的具体要求进一步增强它。)
执行脚本并解释日志文件
要执行Python脚本来监视网络连接并将信息保存到日志文件中,请按照以下步骤操作 -
保存脚本 − 使用 .py 扩展名保存脚本,例如 network_monitor.py。
运行脚本− 打开终端或命令提示符并导航到保存脚本的目录。使用以下命令运行脚本:
python network_monitor.py
监控网络连接− 脚本开始运行后,它将按照指定的时间间隔(例如每 5 秒)持续监控网络连接。连接信息将实时写入日志文件。
停止脚本− 要停止脚本,请在终端或命令提示符中按 Ctrl+C。
解释日志文件 − 停止脚本后,您可以打开日志文件来检查记录的网络连接信息。日志文件中的每个条目代表特定时间戳的网络连接快照。
Cap masa menunjukkan masa sambungan rangkaian direkodkan.
Setiap entri sambungan menyediakan butiran seperti alamat setempat, alamat jauh dan status sambungan.
Menganalisis fail log boleh membantu mengenal pasti corak, menyelesaikan masalah rangkaian atau menjejaki sejarah sambungan rangkaian.
Skrip tersuai (pilihan) − Skrip yang disediakan adalah pelaksanaan asas. Anda boleh menyesuaikannya untuk memenuhi keperluan khusus anda. Sebagai contoh, anda boleh mengubah suai selang masa antara semakan sambungan rangkaian, menapis sambungan berdasarkan kriteria tertentu atau melanjutkan kefungsian skrip untuk memasukkan keupayaan pemantauan rangkaian tambahan.
KESIMPULAN
Dengan menggunakan skrip Python untuk memantau sambungan rangkaian dan menyimpan maklumat ke fail log, anda boleh mendapatkan cerapan berharga tentang aktiviti rangkaian sistem anda. Sama ada penyelesaian masalah, analisis keselamatan atau pengoptimuman prestasi, skrip ini menyediakan alat yang berguna untuk pemantauan dan analisis rangkaian.
Atas ialah kandungan terperinci Skrip Python untuk memantau sambungan rangkaian dan menyimpan ke fail log. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Tidak, MySQL tidak dapat menyambung terus ke SQL Server. Tetapi anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk melaksanakan interaksi data: Gunakan middleware: data eksport dari MySQL ke format pertengahan, dan kemudian mengimportnya ke SQL Server melalui middleware. Menggunakan Pangkalan Data Pangkalan Data: Alat perniagaan menyediakan antara muka yang lebih mesra dan ciri -ciri canggih, pada dasarnya masih dilaksanakan melalui middleware.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.
