pythonawk模塊

Ⅰ 什麼是python

Python是什麼？

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。 Python 也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

Python語言的優缺點

優點

簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。

易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔[11]。

易讀、易維護：風格清晰劃一、強制縮進

用途廣泛

速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。[7]

免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

可移植性：由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。這些平台包括linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平台。

解釋性：一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。

運行程序的時候，連接/轉載器軟體把你的程序從硬碟復制到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行 程序。

在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易於移植。

面向對象：Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在「面向過程」的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在「面向對象」的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

可擴展性、可擴充性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。

Python本身被設計為可擴充的。並非所有的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕松地使用C語言、C++、Cython來編寫擴充模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內。因此，很多人還把Python作為一種「膠水語言」（glue language）使用。使用Python將其他語言編寫的程序進行集成和封裝。在Google內部的很多項目，例如Google Engine使用C++編寫性能要求極高的部分，然後用Python或Java/Go調用相應的模塊。《Python技術手冊》的作者馬特利（Alex Martelli）說：「這很難講，不過，2004 年，Python 已在Google內部使用，Google 召募許多 Python 高手，但在這之前就已決定使用Python，他們的目的是 Python where we can, C++ where we must，在操控硬體的場合使用C++，在快速開發時候使用 Python。」

可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。

豐富的庫：Python標准庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的「功能齊全」理念。除了標准庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

規范的代碼：Python採用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。Python的作者設計限制性很強的語法，使得不好的編程習慣（例如if語句的下一行不向右縮進）都不能通過編譯。其中很重要的一項就是Python的縮進規則。一個和其他大多數語言（如C）的區別就是，一個模塊的界限，完全是由每行的首字元在這一行的位置來決定（而C語言是用一對花括弧{}來明確的定出模塊的邊界，與字元的位置毫無關系）。通過強製程序員們縮進（包括if，for和函數定義等所有需要使用模塊的地方），Python確實使得程序更加清晰和美觀。

高級動態編程：雖然Python可能被粗略地分類為「腳本語言」（script language），但實際上一些大規模軟體開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是「腳本語言」泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。

做科學計算優點多：說起科學計算，首先會被提到的可能是MATLAB。除了MATLAB的一些專業性很強的工具箱還無法被替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相應的擴展庫。和MATLAB相比，用Python做科學計算有如下優點：

● 首先，MATLAB是一款商用軟體，並且價格不菲。而Python完全免費，眾多開源的科學計算庫都提供了Python的調用介面。用戶可以在任何計算機上免費安裝Python及其絕大多數擴展庫。

● 其次，與MATLAB相比，Python是一門更易學、更嚴謹的程序設計語言。它能讓用戶編寫出更易讀、易維護的代碼。

● 最後，MATLAB主要專注於工程和科學計算。然而即使在計算領域，也經常會遇到文件管理、界面設計、網路通信等各種需求。而Python有著豐富的擴展庫，可以輕易完成各種高級任務，開發者可以用Python實現完整應用程序所需的各種功能。

缺點

單行語句和命令行輸出問題：很多時候不能將程序連寫成一行，如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就無此限制，可以較為方便的在shell下完成簡單程序，不需要如Python一樣，必須將程序寫入一個.py文件。

給初學者帶來困惑：獨特的語法，這也許不應該被稱為局限，但是它用縮進來區分語句關系的方式還是給很多初學者帶來了困惑。即便是很有經驗的Python程序員，也可能陷入陷阱當中。

運行速度慢：這里是指與C和C++相比。Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。所以很多人認為Python很慢。不過，根據二八定律，大多數程序對速度要求不高。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。

Ⅱ Python 有那麼神嗎

很多對Python不熟悉的人，認為Python在最近這些年的興起是運氣而已。本文幫助大家回顧一下過去十幾年Python的3次增長和對應的歷史背景。

Python設計之處的特點，包括易學易用，以及作為膠水語言。易學易用是個難以量化的東西，但至少我接觸的絕大多數朋友都認同Python在學習和使用上是比大部分語言簡單的。有些人不認同Python通常也不是認為Python相對其他語言難學，而是認為Python的運行速度慢，或者動態類型語言的通病。至於膠水語言就比較窄了，面向作為膠水而設計的語言是很少的，印象里只有Lua算得上一個。另一個Python相較其他語言的優勢是字元串處理。

以下介紹Python獲得發展的3次機遇期。

2006年的搜索/NLP：2006年前後正好是搜索引擎公司發展的爆發期。那一年Google中國李開復搞了關門弟子計劃，網路也做了諸多廣告，比如網路更懂中文系列。在那個時代搜索引擎就是IT行業的高科技。之後不久，阿里巴巴也搞了個ASC(阿里巴巴搜索技術研究中心)，後來多次追潮流更名，一直作為阿里巴巴內部的前沿研發部門。

而Python用作搜索引擎和NLP是很有歷史的。早期Google在90年代開發搜索引擎爬蟲就是使用Python實現的。而即便是現在，開發爬蟲，Python也基本上就是第一選擇。很多人學習Python的入門程序也是爬蟲。而Python適合開發爬蟲的關鍵在於Python的字元串處理是很方便的。

也就是從2006年末開始，國內的python-cn郵件列表湧入了大量的新人，並以爬蟲為例開始深入學習Python。

2010年的WEB創業潮：2010年開始，國內外出現了新一輪的創業潮，大家開發的是各種各樣的網站。此時的WEB開發上，Python已經逐步成為主流WEB伺服器開發選項中的一種。相對於同時代的Java和PHP等，有著開發效率上的優勢。

正因為早期創業公司需要迅速的迭代和試錯，使得這個時代的Python成為了一個不錯的選項。進而讓更多工程師開始學習起來Python。

也就是從這個時期開始，才逐漸有較多的公司會公開招聘Python工程師。在此前招聘Python工程師的廣告是非常非常少見的。

2014年的Deep Learning：從2014年開始火起來的深度學習上，Python的優勢是近乎絕對的。深度學習的主流開發語言只有C++和Python兩種了，其他語言可以認為根本就沒能在這里分到什麼像樣的空間。所有主流的Deep Learning框架，也是官方直接提供了C++和Python兩種介面。而由於C++開發的難度，當前確實有不少從業工程師是直接用Python搞定深度學習的相關步驟。

這次Python的增長期被更多不了解Python的人認為是Python的狗屎運。但其背後的邏輯反倒是非常堅固的。原因就是Python是個很好的膠水。最初的起點是numpy庫。

numpy是封裝了BLAS的科學計算庫。BLAS是對CPU向量指令集高度優化的數學運算庫。通過BLAS進行科學計算可以得到頂級的計算性能，這個計算性能比未經向量指令集優化的C程序還能快上數倍。而numpy的另一個重要特點就是，把buffer做了封裝，使得buffer的內容是無需Python處理的，而是實際交給特定的軟體庫來處理，numpy只是負責維護該buffer的生命周期，形狀等元數據。這就使得numpy的計算性能不會受到Python的影響，但同時卻可以利用Python的易學易用來管理buffer的生命周期。

numpy對buffer的管理帶來的易用性優勢在後來得到了很大的發展。如以下幾點：

• OpenCV：在opencv-python中就是使用了numpy.array來管理圖像數據，卻沒有像C++介面一樣使用Mat。同樣的頂級性能。

• PyCuda/PyOpenCL：也是利用了numpy.array來透明傳遞數據給GPU做高性能計算。尤其是集成了JIT，使得可以用字元串的方式傳遞kernel function，不再像C++一樣要獨立編譯一遍。

• Caffe/TensorFlow：同樣利用了numpy.array，並利用了PyCuda/PyOpenCL的集成。

所以這樣一路發現下來，由Python是個好膠水，就真的把若干很好用的庫全流程的粘在了一起。在流程集成上都是頂級的性能，而沒有Python的性能損耗，同時帶來了非常好的易用性。

相比其他語言，對這些C/C++庫的玩法都是先封裝一層對象，包準封裝的前後對不上。而且因為大部分語言並不是面向膠水設計，開發C介面都很困難。自然與這些高性能計算庫的結合困難重重。累計起來就與Python產生了差距。

題主所提到的R語言，是一種領域相關的語言，是做統計領域的，類似的還有做科學計算的Matlab。如果程序的輸出只是一份報告，甚至一份統計圖，問題是不大的。但想要成為產品，與其他系統集成則成了難題。一般的伺服器部署產品，是不會選擇在工程上這么不專業的語言。所以，實際應用時，還是要有工程師負責將演算法提取出來，移植到產品級的語言和平台上。舉個例子，R雖然可以正常的訪問MySQL資料庫之類的。但產品級系統中，涉及到memcache、kafka、etcd等，可就沒有R語言的介面了。所以這些領域相關語言，寫一些自己電腦上跑的小程序還可以，進入產品是沒什麼希望了。

再者就是因為通用性一直難以跨越出自己的領域，所以這類語言的生命周期一般都不太長，失去自己領域的強支撐後會很快消亡。所以建議題主還是花一些精力去看看業界通用的一些語言。

Ⅲ Python是什麼Python可以干什麼

Python（發音：英[ˈpaɪθən]，美[ˈpaɪθɑ:n]），是一種易學且功能強大的編程語言。

這種語言的名字（Python意為「蟒蛇」）來自於BBC節目「Monty Python的飛行馬戲團」，而與爬行動物沒有關系。在文檔中用Monty Python來開玩笑不只是可以的，還是可以推薦的！

Python具有高級有效的數據結構和簡單有效的面向對象編程。

Python優雅的語法和動態類型，加上它的解釋性，使它成為很多編程平台開放開源和快速開發應用的理想語言。

Python 解釋器及豐富的標准庫以源碼或機器碼的形式提供，可以到 Python 官網 www.python.org 免費獲取。在下載時要注意你所使用的操作系統類型。在這個官方網站上還提供了許多免費的第三方 Python 模塊、程序和工具以及附加文檔的發布頁面或鏈接。

Python很容易使用，但它是一種真正的編程語言，提供了很多數據結構，也支持大型程序，遠超shell腳本或批處理文件的功能。Python還提供比C語言更多的錯誤檢查，而且作為一種「超高級語言」，它有高級的內置數據類型，比如靈活的數組和字典。正因為這些更加通用的數據類型，Python能夠應付更多的問題，超過Awk甚至Perl，而且很多東西在Python中至少和那些語言同樣簡單。

Python 允許你劃分程序模塊，在其他的 Python 程序中重用。它內置了很多的標准模塊，你可以在此基礎上開發程序——也可以作為例子，開始學習 Python 編程。例如，文件輸入輸出，系統調用，套接字，甚至圖形界面介面工作包比如 Tk 。

Python是一種解釋型語言，在程序開發階段可以為你節省大量時間，因為不需要編譯和鏈接。解釋器可以互動式使用，這樣就可以方便地嘗試語言特性，寫一些一次性的程序，或者在自下向上的程序開發中測試功能。

Python也是一個順手的桌面計算器。

Python程序的書寫是緊湊而易讀的。Python代碼通常比同樣功能的C，C++，Java代碼要短很多，原因列舉如下：

（1）高級數據類型允許在一個表達式中表示復雜的操作；

（2）代碼塊的劃分是按照縮進而不是成對的花括弧；

（3）不需要預先定義變數或參數。

Python是「可擴展的」：如果你知道怎麼寫C語言程序，就能很容易地給解釋器添加新的內置函數或模塊，不論是讓關鍵的程序以最高速度運行，還是把Python程序鏈接到只提供預編譯程序的庫（比如硬體相關的圖形庫）。一旦你真正鏈接上了，就能在Python解釋器中擴展或者控制C語言編寫的應用了。

Python本身提供了非常完善的基礎代碼庫，覆蓋了網路、文件、GUI、資料庫、文本等大量內容。所以，使用Python開發程序，你不必從0開始做，使用基礎代碼庫或第三方庫就可以輕松幫助你完成大量的工作。

在實際中，許多大型網站就是用Python開發的，例如YouTube、Instagram，還有國內的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美國航空航天局）都在大量地使用Python。因此，你學習或使用Python並不孤單。

但是，Python並不是完美的，也並非萬能的。它的第一個缺點就是運行速度慢，由於Python是解釋型語言，與其它編譯型語言比起來要慢得多，不過當前的計算機硬體和網路設備的性能改善很多，而且很多情況下，你不需要那麼快的速度去做工作，Python的慢性子是可以忍受的。

它的第二個缺點就是代碼是可見的，你編寫的Python程序共享給其他人時，其他人是可以看到源代碼的，這一方面是由於Python的宗旨是開源共享，另外一方面是它是解釋型的，拿過來，用你的Python解釋器直接解釋運行就可以了，沒必要封裝編譯成機器代碼。

（註：本文整理了官方文檔與網路其它文檔中的一些內容）

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Ⅳ python 運維常用腳本

Python 批量遍歷目錄文件,並修改訪問時間

import os

path = "D:/UASM64/include/"
dirs = os.listdir(path)
temp=[];

for file in dirs:
temp.append(os.path.join(path, file))
for x in temp:
os.utime(x, (1577808000, 1577808000))
Python 實現的自動化伺服器管理

import sys
import os
import paramiko

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())

def ssh_cmd(user,passwd,port,userfile,cmd):

def ssh_put(user,passwd,source,target):

while True:
try:
shell=str(input("[Shell] # "))
if (shell == ""):
continue
elif (shell == "exit"):
exit()
elif (shell == "put"):
ssh_put("root","123123","./a.py","/root/a.py")
elif (shell =="cron"):
temp=input("輸入一個計劃任務: ")
temp1="(crontab -l; echo "+ temp + ") |crontab"
ssh_cmd("root","123123","22","./user_ip.conf",temp1)
elif (shell == "uncron"):
temp=input("輸入要刪除的計劃任務: ")
temp1="crontab -l | grep -v " "+ temp + "|crontab"
ssh_cmd("root","123123","22","./user_ip.conf",temp1)
else:
ssh_cmd("lyshark","123123","22","./user_ip.conf",shell)

遍歷目錄和文件

import os

def list_all_files(rootdir):
import os
_files = []
list = os.listdir(rootdir) #列出文件夾下所有的目錄與文件
for i in range(0,len(list)):
path = os.path.join(rootdir,list[i])
if os.path.isdir(path):
_files.extend(list_all_files(path))
if os.path.isfile(path):
_files.append(path)
return _files

a=list_all_files("C:/Users/LyShark/Desktop/a")
print(a)
python檢測指定埠狀態

import socket

sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
sk.settimeout(1)

for ip in range(0,254):
try:
sk.connect(("192.168.1."+str(ip),443))
print("192.168.1.%d server open "%ip)
except Exception:
print("192.168.1.%d server not open"%ip)

sk.close()

python實現批量執行CMD命令

import sys
import os
import paramiko

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())

print("------------------------------> ")
print("使用說明,在當前目錄創建ip.txt寫入ip地址")
print("------------------------------> ")

user=input("輸入用戶名:")
passwd=input("輸入密碼:")
port=input("輸入埠:")
cmd=input("輸入執行的命令:")

file = open("./ip.txt", "r")
line = file.readlines()

for i in range(len(line)):
print("對IP: %s 執行"%line[i].strip(' '))

python3-實現釘釘報警

import requests
import sys
import json

dingding_url = ' https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token='

data = {"msgtype": "markdown","markdown": {"title": "監控","text": "apche異常"}}

headers = {'Content-Type':'application/json;charset=UTF-8'}

send_data = json.mps(data).encode('utf-8')
requests.post(url=dingding_url,data=send_data,headers=headers)

import psutil
import requests
import time
import os
import json

monitor_name = set(['httpd','cobblerd']) # 用戶指定監控的服務進程名稱

proc_dict = {}
proc_name = set() # 系統檢測的進程名稱
monitor_map = {
'httpd': 'systemctl restart httpd',
'cobblerd': 'systemctl restart cobblerd' # 系統在進程down掉後，自動重啟
}

dingding_url = ' https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token='

while True:
for proc in psutil.process_iter(attrs=['pid','name']):
proc_dict[proc.info['pid']] = proc.info['name']
proc_name.add(proc.info['name'])

判斷指定埠是否開放

import socket

port_number = [135,443,80]

for index in port_number:
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
result = sock.connect_ex((飗.0.0.1', index))
if result == 0:
print("Port %d is open" % index)
else:
print("Port %d is not open" % index)
sock.close()

判斷指定埠並且實現釘釘輪詢報警

import requests
import sys
import json
import socket
import time

def dingding(title,text):
dingding_url = ' https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token='
data = {"msgtype": "markdown","markdown": {"title": title,"text": text}}
headers = {'Content-Type':'application/json;charset=UTF-8'}
send_data = json.mps(data).encode('utf-8')
requests.post(url=dingding_url,data=send_data,headers=headers)

def net_scan():
port_number = [80,135,443]
for index in port_number:
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
result = sock.connect_ex((飗.0.0.1', index))
if result == 0:
print("Port %d is open" % index)
else:
return index
sock.close()

while True:
dingding("Warning",net_scan())
time.sleep(60)

python-實現SSH批量CMD執行命令

import sys
import os
import paramiko

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())

def ssh_cmd(user,passwd,port,userfile,cmd):
file = open(userfile, "r")
line = file.readlines()
for i in range(len(line)):
print("對IP: %s 執行"%line[i].strip(' '))
ssh.connect(hostname=line[i].strip(' '),port=port,username=user,password=passwd)
cmd=cmd
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command(cmd)
result = stdout.read()

ssh_cmd("lyshark","123","22","./ip.txt","free -h |grep 'Mem:' |awk '{print $3}'")

用python寫一個列舉當前目錄以及所有子目錄下的文件，並列印出絕對路徑

import sys
import os

for root,dirs,files in os.walk("C://"):
for name in files:
print(os.path.join(root,name))
os.walk()

按照這樣的日期格式（xxxx-xx-xx）每日生成一個文件，例如今天生成的文件為2013-09-23.log， 並且把磁碟的使用情況寫到到這個文件中。

import os
import sys
import time

new_time = time.strftime("%Y-%m-%d")
disk_status = os.popen("df -h").readlines()

str1 = ''.join(disk_status)
f = open(new_time+'.log','w')
f.write("%s"%str1)

f.flush()
f.close()

統計出每個IP的訪問量有多少？（從日誌文件中查找）

import sys

list = []

f = open("/var/log/httpd/access_log","r")
str1 = f.readlines()
f.close()

for i in str1:
ip=i.split()[0]
list.append(ip)

list_num=set(list)

for j in list_num:
num=list.count(j)
print("%s -----> %s" %(num,j))

寫個程序，接受用戶輸入數字，並進行校驗，非數字給出錯誤提示，然後重新等待用戶輸入。

import tab
import sys

while True:
try:
num=int(input("輸入數字：").strip())
for x in range(2,num+1):
for y in range(2,x):
if x % y == 0:
break
else:
print(x)
except ValueError:
print("您輸入的不是數字")
except KeyboardInterrupt:
sys.exit(" ")

ps 可以查看進程的內存佔用大小，寫一個腳本計算一下所有進程所佔用內存大小的和。

import sys
import os

list=[]
sum=0

str1=os.popen("ps aux","r").readlines()

for i in str1:
str2=i.split()
new_rss=str2[5]
list.append(new_rss)
for i in list[1:-1]:
num=int(i)
sum=sum+num

print("%s ---> %s"%(list[0],sum))

關於Python 命令行參數argv

import sys

if len(sys.argv) < 2:
print ("沒有輸入任何參數")
sys.exit()

if sys.argv[1].startswith("-"):
option = sys.argv[1][1:]

利用random生成6位數字加字母隨機驗證碼

import sys
import random

rand=[]

for x in range(6):
y=random.randrange(0,5)
if y == 2 or y == 4:
num=random.randrange(0,9)
rand.append(str(num))
else:
temp=random.randrange(65,91)
c=chr(temp)
rand.append(c)
result="".join(rand)
print(result)

自動化-使用pexpect非交互登陸系統

import pexpect
import sys

ssh = pexpect.spawn('ssh [email protected]')
fout = file('sshlog.txt', 'w')
ssh.logfile = fout

ssh.expect("[email protected]'s password:")

ssh.sendline("密碼")
ssh.expect('#')

ssh.sendline('ls /home')
ssh.expect('#')

Python-取系統時間

import sys
import time

time_str = time.strftime("日期：%Y-%m-%d",time.localtime())
print(time_str)

time_str= time.strftime("時間：%H:%M",time.localtime())
print(time_str)

psutil-獲取內存使用情況

import sys
import os
import psutil

memory_convent = 1024 * 1024
mem =psutil.virtual_memory()

print("內存容量為:"+str(mem.total/(memory_convent))+"MB ")
print("已使用內存:"+str(mem.used/(memory_convent))+"MB ")
print("可用內存:"+str(mem.total/(memory_convent)-mem.used/(1024*1024))+"MB ")
print("buffer容量:"+str(mem.buffers/( memory_convent ))+"MB ")
print("cache容量:"+str(mem.cached/(memory_convent))+"MB ")

Python-通過SNMP協議監控CPU
注意：被監控的機器上需要支持snmp協議 yum install -y net-snmp*

import os

def getAllitems(host, oid):
sn1 = os.popen('snmpwalk -v 2c -c public ' + host + ' ' + oid + '|grep Raw|grep Cpu|grep -v Kernel').read().split(' ')[:-1]
return sn1

def getDate(host):
items = getAllitems(host, '.1.3.6.1.4.1.2021.11')

if name == ' main ':

Python-通過SNMP協議監控系統負載
注意：被監控的機器上需要支持snmp協議 yum install -y net-snmp*

import os
import sys

def getAllitems(host, oid):
sn1 = os.popen('snmpwalk -v 2c -c public ' + host + ' ' + oid).read().split(' ')
return sn1

def getload(host,loid):
load_oids = Ƈ.3.6.1.4.1.2021.10.1.3.' + str(loid)
return getAllitems(host,load_oids)[0].split(':')[3]

if name == ' main ':

Python-通過SNMP協議監控內存
注意：被監控的機器上需要支持snmp協議 yum install -y net-snmp*

import os

def getAllitems(host, oid):

def getSwapTotal(host):

def getSwapUsed(host):

def getMemTotal(host):

def getMemUsed(host):

if name == ' main ':

Python-通過SNMP協議監控磁碟
注意：被監控的機器上需要支持snmp協議 yum install -y net-snmp*

import re
import os

def getAllitems(host,oid):

def getDate(source,newitem):

def getRealDate(item1,item2,listname):

def caculateDiskUsedRate(host):

if name == ' main ':

Python-通過SNMP協議監控網卡流量
注意：被監控的機器上需要支持snmp協議 yum install -y net-snmp*

import re
import os

def getAllitems(host,oid):
sn1 = os.popen('snmpwalk -v 2c -c public ' + host + ' ' + oid).read().split(' ')[:-1]
return sn1

def getDevices(host):
device_mib = getAllitems(host,'RFC1213-MIB::ifDescr')
device_list = []

def getDate(host,oid):
date_mib = getAllitems(host,oid)[1:]
date = []

if name == ' main ':

Python-實現多級菜單

import os
import sys

ps="[None]->"
ip=["192.168.1.1","192.168.1.2","192.168.1.3"]
flage=1

while True:
ps="[None]->"
temp=input(ps)
if (temp=="test"):
print("test page !!!!")
elif(temp=="user"):
while (flage == 1):
ps="[User]->"
temp1=input(ps)
if(temp1 =="exit"):
flage=0
break
elif(temp1=="show"):
for i in range(len(ip)):
print(i)

Python實現一個沒用的東西

import sys

ps="[root@localhost]# "
ip=["192.168.1.1","192.168.1.2","192.168.1.3"]

while True:
temp=input(ps)
temp1=temp.split()

檢查各個進程讀寫的磁碟IO

import sys
import os
import time
import signal
import re

class DiskIO:
def init (self, pname=None, pid=None, reads=0, writes=0):
self.pname = pname
self.pid = pid
self.reads = 0
self.writes = 0

def main():
argc = len(sys.argv)
if argc != 1:
print ("usage: please run this script like [./lyshark.py]")
sys.exit(0)
if os.getuid() != 0:
print ("Error: This script must be run as root")
sys.exit(0)
signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler)
os.system('echo 1 > /proc/sys/vm/block_mp')
print ("TASK PID READ WRITE")
while True:
os.system('dmesg -c > /tmp/diskio.log')
l = []
f = open('/tmp/diskio.log', 'r')
line = f.readline()
while line:
m = re.match(
'^(S+)(d+)(d+): (READ|WRITE) block (d+) on (S+)', line)
if m != None:
if not l:
l.append(DiskIO(m.group(1), m.group(2)))
line = f.readline()
continue
found = False
for item in l:
if item.pid == m.group(2):
found = True
if m.group(3) == "READ":
item.reads = item.reads + 1
elif m.group(3) == "WRITE":
item.writes = item.writes + 1
if not found:
l.append(DiskIO(m.group(1), m.group(2)))
line = f.readline()
time.sleep(1)
for item in l:
print ("%-10s %10s %10d %10d" %
(item.pname, item.pid, item.reads, item.writes))
def signal_handler(signal, frame):
os.system('echo 0 > /proc/sys/vm/block_mp')
sys.exit(0)

if name ==" main ":
main()

利用Pexpect實現自動非交互登陸linux

import pexpect
import sys

ssh = pexpect.spawn('ssh [email protected]')
fout = file('sshlog.log', 'w')
ssh.logfile = fout

ssh.expect("[email protected]'s password:")

ssh.sendline("密碼")

ssh.expect('#')
ssh.sendline('ls /home')
ssh.expect('#')

利用psutil模塊獲取系統的各種統計信息

import sys
import psutil
import time
import os

time_str = time.strftime( "%Y-%m-%d", time.localtime( ) )
file_name = "./" + time_str + ".log"

if os.path.exists ( file_name ) == False :
os.mknod( file_name )
handle = open ( file_name , "w" )
else :
handle = open ( file_name , "a" )

if len( sys.argv ) == 1 :
print_type = 1
else :
print_type = 2

def isset ( list_arr , name ) :
if name in list_arr :
return True
else :
return False

print_str = "";

if ( print_type == 1 ) or isset( sys.argv,"mem" ) :
memory_convent = 1024 * 1024
mem = psutil.virtual_memory()
print_str += " 內存狀態如下: "
print_str = print_str + " 系統的內存容量為: "+str( mem.total/( memory_convent ) ) + " MB "
print_str = print_str + " 系統的內存以使用容量為: "+str( mem.used/( memory_convent ) ) + " MB "
print_str = print_str + " 系統可用的內存容量為: "+str( mem.total/( memory_convent ) - mem.used/( 1024*1024 )) + "MB "
print_str = print_str + " 內存的buffer容量為: "+str( mem.buffers/( memory_convent ) ) + " MB "
print_str = print_str + " 內存的cache容量為:" +str( mem.cached/( memory_convent ) ) + " MB "

if ( print_type == 1 ) or isset( sys.argv,"cpu" ) :
print_str += " CPU狀態如下: "
cpu_status = psutil.cpu_times()
print_str = print_str + " user = " + str( cpu_status.user ) + " "
print_str = print_str + " nice = " + str( cpu_status.nice ) + " "
print_str = print_str + " system = " + str( cpu_status.system ) + " "
print_str = print_str + " idle = " + str ( cpu_status.idle ) + " "
print_str = print_str + " iowait = " + str ( cpu_status.iowait ) + " "
print_str = print_str + " irq = " + str( cpu_status.irq ) + " "
print_str = print_str + " softirq = " + str ( cpu_status.softirq ) + " "
print_str = print_str + " steal = " + str ( cpu_status.steal ) + " "
print_str = print_str + " guest = " + str ( cpu_status.guest ) + " "

if ( print_type == 1 ) or isset ( sys.argv,"disk" ) :
print_str += " 硬碟信息如下: "
disk_status = psutil.disk_partitions()
for item in disk_status :
print_str = print_str + " "+ str( item ) + " "

if ( print_type == 1 ) or isset ( sys.argv,"user" ) :
print_str += " 登錄用戶信息如下: "
user_status = psutil.users()
for item in user_status :
print_str = print_str + " "+ str( item ) + " "

print_str += "--------------------------------------------------------------- "
print ( print_str )
handle.write( print_str )
handle.close()

import psutil

mem = psutil.virtual_memory()
print mem.total,mem.used,mem
print psutil.swap_memory() # 輸出獲取SWAP分區信息

cpu = psutil.cpu_stats()
printcpu.interrupts,cpu.ctx_switches

psutil.cpu_times(percpu=True) # 輸出每個核心的詳細CPU信息
psutil.cpu_times().user # 獲取CPU的單項數據 [用戶態CPU的數據]
psutil.cpu_count() # 獲取CPU邏輯核心數，默認logical=True
psutil.cpu_count(logical=False) # 獲取CPU物理核心數

psutil.disk_partitions() # 列出全部的分區信息
psutil.disk_usage('/') # 顯示出指定的掛載點情況【位元組為單位】
psutil.disk_io_counters() # 磁碟總的IO個數
psutil.disk_io_counters(perdisk=True) # 獲取單個分區IO個數

psutil.net_io_counter() 獲取網路總的IO，默認參數pernic=False
psutil.net_io_counter(pernic=Ture)獲取網路各個網卡的IO

psutil.pids() # 列出所有進程的pid號
p = psutil.Process(2047)
p.name() 列出進程名稱
p.exe() 列出進程bin路徑
p.cwd() 列出進程工作目錄的絕對路徑
p.status()進程當前狀態[sleep等狀態]
p.create_time() 進程創建的時間 [時間戳格式]
p.uids()
p.gids()
p.cputimes() 【進程的CPU時間，包括用戶態、內核態】
p.cpu_affinity() # 顯示CPU親緣關系
p.memory_percent() 進程內存利用率
p.meminfo() 進程的RSS、VMS信息
p.io_counters() 進程IO信息，包括讀寫IO數及位元組數
p.connections() 返回打開進程socket的nametples列表
p.num_threads() 進程打開的線程數

import psutil
from subprocess import PIPE
p =psutil.Popen(["/usr/bin/python" ,"-c","print 'helloworld'"],stdout=PIPE)
p.name()
p.username()
p.communicate()
p.cpu_times()

psutil.users() # 顯示當前登錄的用戶，和Linux的who命令差不多

psutil.boot_time() 結果是個UNIX時間戳，下面我們來轉換它為標准時間格式，如下：
datetime.datetime.fromtimestamp(psutil.boot_time()) # 得出的結果不是str格式，繼續進行轉換 datetime.datetime.fromtimestamp(psutil.boot_time()).strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S')

Python生成一個隨機密碼

import random, string
def GenPassword(length):

if name == ' main ':
print (GenPassword(6))

Ⅳ 純干貨！python 在運維中的應用 (一)：批量 ssh/sftp

日常工作中需要大量、頻繁地使用ssh到伺服器查看、拉取相關的信息或者對伺服器進行變更。目前公司大量使用的shell，但是隨著邏輯的復雜化、腳本管理的精細化，shell已經不滿足日常需求，於是我嘗試整合工作中的需求，製作適合的工具。 由於管理制度的缺陷，我以工作流程為核心思考適合自己的運維方式，提升工作效率，把時間留給更有價值的事情。 完整代碼在最後，請大家參考。

生產：4000+物理伺服器，近 3000 台虛擬機。

開發環境：python3.6、redhat7.9，除了paramiko為第三方模塊需要自己安裝，其他的直接import即可。

批量執行操作是一把雙刃劍。批量執行操作可以提升工作效率，但是隨之而來的風險不可忽略。

風險案例如下：

掛載很多數據盤，通常先格式化硬碟，再掛載數據盤，最後再寫入將開機掛載信息寫入/etc/fstab文件。在批量lsblk檢查硬碟信息的時候發現有的系統盤在/sda有的在/sdm，如果不事先檢查機器相關配置是否一致直接按照工作經驗去執行批量操作，會很容易造成個人難以承受的災難。

在執行批量操作時按照慣例：格式化硬碟->掛載->開機掛載的順序去執行，假設有的機器因為某些故障導致格式化硬碟沒法正確執行。在處理這類問題的時候通常會先提取出失敗的ip，並再按照慣例執行操作。運維人員會很容易忽略開機掛載的信息已經寫過了，導致復寫（這都是血和淚的教訓）。

所以，為了避免故障，提升工作效率，我認為應當建立團隊在工作上的共識，應當遵守以下原則：

當然，代碼的規范也應當重視起來，不僅是為了便於審計，同時也需要便於溯源。我認為應當注意以下幾點：

1、ssh no existing session，sftp超時時間設置:

在代碼無錯的情況下大量ip出現No existing session，排查後定位在代碼的寫法上，下面是一個正確的示例。由於最開始沒考慮到ssh連接的幾種情況導致了重寫好幾遍。另外sftp的實例貌似不能直接設置連接超時時間，所以我採用了先建立ssh連接再打開sftp的方法。

2、sftp中的get()和put()方法僅能傳文件，不支持直接傳目錄：

不能直接傳目錄，那換個思路，遍歷路徑中的目錄和文件，先創建目錄再傳文件就能達到一樣的效果了。在paramiko的sftp中sftp.listdir_attr()方法可以獲取遠程路徑中的文件、目錄信息。那麼我們可以寫一個遞歸來遍歷遠程路徑中的所有文件和目錄(傳入一個列表是為了接收遞歸返回的值)。

python自帶的os模塊中的os.walk()方法可以遍歷到本地路徑中的目錄和文件。

3、多線程多個ip使用sftp.get()方法時無法並發。

改成多進程即可。

4、多個ip需要執行相同命令或不同的命令。

由於是日常使用的場景不會很復雜，所以借鑒了ansible的playbook，讀取提前准備好的配置文件即可，然後再整合到之前定義的ssh函數中。

同時，我們還衍生出一個需求，既然都要讀取配置，那同樣也可以提前把ip地址准備在文件里。正好也能讀取我們返回的執行程序的結果。

參數說明：

密碼認證：

公鑰認證：

可以配合 grep，awk 等命令精準過濾。

個人認為 Python 在初中級運維工作中的性質更像是工具，以提升工作效率、減少管理成本為主。可以從當前繁瑣的工作中解脫出來，去 探索 更有價值的事情。python 本質上並不會減少故障的產生，所以在不同的階段合理利用自身掌握的知識解決當前最重要的痛點，千萬不要本末倒置。