1. 如何通过python实现实时监控文件
比如要监控nginx的$request_time和$upstream_response_time时间，分析出最耗时的请求，然后去改进代码，这时就要对日志进行实时分析了，发现时间长的语句就要报警出来，提醒开发人员要关注，当然这是其中一个应用场景，通过这种监控方式还可以应用到任何需要判断或分析文件的地方！
2. 怎样用Python写一个简单的监控系统
首先数据库建表
建立一个数据库“falcon”，建表语句如下：
CREATE TABLE `stat` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`host` varchar(256) DEFAULT NULL,
`mem_free` int(11) DEFAULT NULL,
`mem_usage` int(11) DEFAULT NULL,
`mem_total` int(11) DEFAULT NULL,
`load_avg` varchar(128) DEFAULT NULL,
`time` bigint(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `host` (`host`(255))
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=0 DEFAULT CHARSET=utf8;
首先我们设计一个web服务，实现如下功能：
1. 完成监控页面展示
2. 接受POST提交上来的数据
3. 提供json数据GET接口
目录结构如下：
web
├── flask_web.py
└── templates
└── mon.html
flask_web.py
import MySQLdb as mysql
import json
from flask import Flask, request, render_template
app = Flask(__name__)
db = mysql.connect(user="reboot", passwd="reboot123", \
db="falcon", charset="utf8")
db.autocommit(True)
c = db.cursor()
@app.route("/", methods=["GET", "POST"])
def hello():
sql = ""
if request.method == "POST":
data = request.json
try:
sql
= "INSERT INTO `stat`
(`host`,`mem_free`,`mem_usage`,`mem_total`,`load_avg`,`time`)
VALUES('%s', '%d', '%d', '%d', '%s', '%d')" % (data['Host'],
data['MemFree'], data['MemUsage'], data['MemTotal'], data['LoadAvg'],
int(data['Time']))
ret = c.execute(sql)
except mysql.IntegrityError:
pass
return "OK"
else:
return render_template("mon.html")
@app.route("/data", methods=["GET"])
def getdata():
c.execute("SELECT `time`,`mem_usage` FROM `stat`")
ones = [[i[0]*1000, i[1]] for i in c.fetchall()]
return "%s(%s);" % (request.args.get('callback'), json.mps(ones))
if __name__ == "__main__":
app.run(host="0.0.0.0", port=8888, debug=True)
这个template页面是我抄的highstock的示例，mon.html
简单起见我们只展示mem_usage信息到页面上
<title>51reboot.com</title>
<!DOCTYPE HTML>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
<title>Highstock Example</title>
<script type="text/javascript" src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.8.2/jquery.min.js"></script>
<style type="text/css">
${demo.css}
</style>
<script type="text/javascript">
$(function () {
$.getJSON('/data?callback=?', function (data) {
// Create the chart
$('#container').highcharts('StockChart', {
rangeSelector: {
inputEnabled: $('#container').width() > 480,
selected: 1
},
title: {
text: '51Reboot.com'
},
series: [{
name: '51Reboot.com',
data: data,
type: 'spline',
tooltip: {
valueDecimals: 2
}
}]
});
});
});
</script>
</head>
<body>
<script src="http://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highstock/2.0.4/highstock.js"></script>
<script src="http://code.highcharts.com/moles/exporting.js"></script>
<div id="container" style="height: 400px"></div>
</body>
</html>
web展示页面完成了，运行起来：
Python flask_web.py 监听在8888端口上
我们需要做一个Agent来采集数据，并上传数据库
moniItems.py
#!/usr/bin/env python
import inspect
import time
import urllib, urllib2
import json
import socket
class mon:
def __init__(self):
self.data = {}
def getTime(self):
return str(int(time.time()) + 8 * 3600)
def getHost(self):
return socket.gethostname()
def getLoadAvg(self):
with open('/proc/loadavg') as load_open:
a = load_open.read().split()[:3]
return ','.join(a)
def getMemTotal(self):
with open('/proc/meminfo') as mem_open:
a = int(mem_open.readline().split()[1])
return a / 1024
def getMemUsage(self, noBufferCache=True):
if noBufferCache:
with open('/proc/meminfo') as mem_open:
T = int(mem_open.readline().split()[1])
F = int(mem_open.readline().split()[1])
B = int(mem_open.readline().split()[1])
C = int(mem_open.readline().split()[1])
return (T-F-B-C)/1024
else:
with open('/proc/meminfo') as mem_open:
a = int(mem_open.readline().split()[1]) - int(mem_open.readline().split()[1])
return a / 1024
def getMemFree(self, noBufferCache=True):
if noBufferCache:
with open('/proc/meminfo') as mem_open:
T = int(mem_open.readline().split()[1])
F = int(mem_open.readline().split()[1])
B = int(mem_open.readline().split()[1])
C = int(mem_open.readline().split()[1])
return (F+B+C)/1024
else:
with open('/proc/meminfo') as mem_open:
mem_open.readline()
a = int(mem_open.readline().split()[1])
return a / 1024
def runAllGet(self):
#自动获取mon类里的所有getXXX方法，用XXX作为key，getXXX()的返回值作为value，构造字典
for fun in inspect.getmembers(self, predicate=inspect.ismethod):
if fun[0][:3] == 'get':
self.data[fun[0][3:]] = fun[1]()
return self.data
if __name__ == "__main__":
while True:
m = mon()
data = m.runAllGet()
print data
req = urllib2.Request("http://51reboot.com:8888", json.mps(data), {'Content-Type': 'application/json'})
f = urllib2.urlopen(req)
response = f.read()
print response
f.close()
time.sleep(60)
nohup python moniItems.py >/dev/null 2>&1 & 运行起来
3. python 监控视频分析
Python有个非常强的库叫OpenCV，这个库操作很简单，可以打开视频文件做截图，这个OpenCV库还提供了两张图片的比较功能。
你可以先把视频每秒截图一张。
然后只要把连续的截图后一张对前一张比较，找到差异大的就可以发现图像有变化
了。
4. python 做监控数据采集，怎么做.新手请教
这么具体的问题，找通用demo很难啊，个人觉得问题的难点不在Python。
1. 获取什么服务器性能数据和如何获取，可以请教公司内部运维。
2. 获取什么数据库性能数据和如何获取，可以请教公司内部DBA。
3. 以上两点搞定了，才能确定临时数据存储结构和最终数据库表结构。
以上三点是关键，Python的事情就简单多了，提供一种思路：一分钟一次，实时性不高，每台服务器用cron部署一个a.py，用于获取性能数据，在某
一台服务器有一个b.py，负责获取所有服务器a.py产生的数据，然后写入数据库；a.py如何上报到b.py取决于你擅长什么，如果熟悉网络编程，用
a.py做客户端上报到服务端b.py，如果熟悉shell的文件同步(如rsync)，a.py只写本地文件，b.py调用c.sh（封装rsync）
拉取远程文件。
如果解决了您的问题请采纳！
如果未解决请继续追问！
5. python 监控一个文件夹
监控，其实就是周期性的启动判断程序。
这判断程序要看你的具体需求，也就文件怎么算修改了：判断文件大小？读取最后修改时间？还是读取文件和原文件进行比较？
周期性执行，简单的就弄个循环就行，这样程序必须一直运行，不可靠，因为程序可能会被关闭。
所以最好是把程序做成系统服务。
发邮件就比较简单，网上一堆现成的源码。
6. 有python开发的监控工具吗
在公司里做的一个接口系统，主要是对接第三方的系统接口，所以，这个系统里会和很多其他公司的项目交互。随之而来一个很蛋疼的问题，这么多公司的接口，不同公司接口的稳定性差别很大，访问量大的时候，有的不怎么行的接口就各种出错了。
这个接口系统刚刚开发不久，整个系统中，处于比较边缘的位置，不像其他项目，有日志库，还有短信告警，一旦出问题，很多情况下都是用户反馈回来，所以，我的想法是，拿起python，为这个项目写一个监控。如果在调用某个第三方接口的过程中，大量出错了，说明这个接口有有问题了，就可以更快的采取措施。
项目的也是有日志库的，所有的info，error日志都是每隔一分钟扫描入库，日志库是用的mysql，表里有几个特别重要的字段：
有日志库，就不用自己去线上环境扫日志分析了，直接从日志库入手。由于日志库在线上时每隔1分钟扫，那我就去日志库每隔2分钟扫一次，如果扫到有一定数量的error日志就报警，如果只有一两条错误就可以无视了，也就是短时间爆发大量错误日志，就可以断定系统有问题了。报警方式就用发送邮件，所以，需要做下面几件事情：
1. 操作MySql。
2. 发送邮件。
3. 定时任务。
4. 日志。
5. 运行脚本。
明确了以上几件事情，就可以动手了。
操作数据库
使用MySQLdb这个驱动，直接操作数据库，主要就是查询操作。
获取数据库的连接：
def get_con():
host = "127.0.0.1"
port = 3306
logsdb = "logsdb"
user = "root"
password = "never tell you"
con = MySQLdb.connect(host=host, user=user, passwd=password, db=logsdb, port=port, charset="utf8")
return con
从日志库里获取数据，获取当前时间之前2分钟的数据，首先，根据当前时间进行计算一下时间。之前，计算有问题，现在已经修改。
def calculate_time():
now = time.mktime(datetime.now().timetuple())-60*2
result = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(now))
return result
然后，根据时间和日志级别去日志库查询数据
def get_data():
select_time = calculate_time()
logger.info("select time:"+select_time)
sql = "select file_name,message from logsdb.app_logs_record " \
"where log_time >"+"'"+select_time+"'" \
"and level="+"'ERROR'" \
"order by log_time desc"
conn = get_con()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
return results
发送邮件
使用python发送邮件比较简单，使用标准库smtplib就可以
这里使用163邮箱进行发送，你可以使用其他邮箱或者企业邮箱都行，不过host和port要设置正确。
def send_email(content):
sender = "[email protected]"
receiver = ["[email protected]", "[email protected]"]
host = 'smtp.163.com'
port = 465
msg = MIMEText(content)
msg['From'] = "[email protected]"
msg['To'] = "[email protected],[email protected]"
msg['Subject'] = "system error warning"
try:
smtp = smtplib.SMTP_SSL(host, port)
smtp.login(sender, '123456')
smtp.sendmail(sender, receiver, msg.as_string())
logger.info("send email success")
except Exception, e:
logger.error(e)
定时任务
使用一个单独的线程，每2分钟扫描一次，如果ERROR级别的日志条数超过5条，就发邮件通知。
def task():
while True:
logger.info("monitor running")
results = get_data()
if results is not None and len(results) > 5:
content = "recharge error："
logger.info("a lot of error,so send mail")
for r in results:
content += r[1]+'\n'
send_email(content)
sleep(2*60)
日志
为这个小小的脚本配置一下日志log.py，让日志可以输出到文件和控制台中。
# coding=utf-8
import logging
logger = logging.getLogger('mylogger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
fh = logging.FileHandler('monitor.log')
fh.setLevel(logging.INFO)
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)
所以，最后，这个监控小程序就是这样的app_monitor.py
# coding=utf-8
import threading
import MySQLdb
from datetime import datetime
import time
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from log import logger
def get_con():
host = "127.0.0.1"
port = 3306
logsdb = "logsdb"
user = "root"
password = "never tell you"
con = MySQLdb.connect(host=host, user=user, passwd=password, db=logsdb, port=port, charset="utf8")
return con
def calculate_time():
now = time.mktime(datetime.now().timetuple())-60*2
result = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(now))
return result
def get_data():
select_time = calculate_time()
logger.info("select time:"+select_time)
sql = "select file_name,message from logsdb.app_logs_record " \
"where log_time >"+"'"+select_time+"'" \
"and level="+"'ERROR'" \
"order by log_time desc"
conn = get_con()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
return results
def send_email(content):
sender = "[email protected]"
receiver = ["[email protected]", "[email protected]"]
host = 'smtp.163.com'
port = 465
msg = MIMEText(content)
msg['From'] = "[email protected]"
msg['To'] = "[email protected],[email protected]"
msg['Subject'] = "system error warning"
try:
smtp = smtplib.SMTP_SSL(host, port)
smtp.login(sender, '123456')
smtp.sendmail(sender, receiver, msg.as_string())
logger.info("send email success")
except Exception, e:
logger.error(e)
def task():
while True:
logger.info("monitor running")
results = get_data()
if results is not None and len(results) > 5:
content = "recharge error："
logger.info("a lot of error,so send mail")
for r in results:
content += r[1]+'\n'
send_email(content)
time.sleep(2*60)
def run_monitor():
monitor = threading.Thread(target=task)
monitor.start()
if __name__ == "__main__":
run_monitor()
运行脚本
脚本在服务器上运行，使用supervisor进行管理。
在服务器（centos6）上安装supervisor，然后在/etc/supervisor.conf中加入一下配置：
复制代码代码如下:
[program:app-monitor]
command = python /root/monitor/app_monitor.py
directory = /root/monitor
user = root
然后在终端中运行supervisord启动supervisor。
在终端中运行supervisorctl，进入shell，运行status查看脚本的运行状态。
总结
这个小监控思路很清晰，还可以继续修改，比如：监控特定的接口，发送短信通知等等。
因为有日志库，就少了去线上正式环境扫描日志的麻烦，所以，如果没有日志库，就要自己上线上环境扫描，在正式线上环境一定要小心哇～
7. python3监控
1、不知到
2、re.findall(pattern,s)[:3]
8. 如何用 Python 监控系统状态
建立一个数据库“falcon”，建表语句如下：
CREATE TABLE `stat` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`host` varchar(256) DEFAULT NULL,
`mem_free` int(11) DEFAULT NULL,
`mem_usage` int(11) DEFAULT NULL,
`mem_total` int(11) DEFAULT NULL,
`load_avg` varchar(128) DEFAULT NULL,
`time` bigint(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `host` (`host`(255))
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=0 DEFAULT CHARSET=utf8;
9. 如何使用python脚本实现对windows系统监控
示例：
#!/usr/bin/envpython
#encoding:utf-8
"""
MonitorLog.py
Usage:MonitorLog.py...
Monitorthelogfile
-flogfile
-hhelpinfo
pythonMonitorLog.py-fC:monitor.log
Createdbyzhouboon2011-08-29.
"""
importsys
importos
importgetopt
importsubprocess
importtime
importcodecs
importwinsound
ABSPATH=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
MONITERCONF='moniter_keyword.txt'#utf8file
defmain():
try:
opts,args=getopt.getopt(sys.argv[1:],'hf:')
exceptgetopt.GetoptError,err:
printstr(err)
print__doc__
return1
path=''
fork,vinopts:
ifk=='-f':
path=v
elifk=='-h':
print__doc__
return0
ifnot(pathandos.path.exists(path)):
print'Invalidpath:%s'%path
print__doc__
return2
#命令行元组
cmd=('tail','-f',path)
print''.join(cmd)
output=subprocess.Popen(cmd,stdout=subprocess.PIPE)
keywordMap={}
#加载监控的关键字信息
withcodecs.open(os.path.join(ABSPATH,MONITERCONF),'r','utf8')asf:
lines=f.readlines()
forlineinlines:
line=line.strip()
ifnotline:
continue
keyword,wav=line.strip().split(':')
keywordMap[keyword]=wav
whileTrue:
line=output.stdout.readline()
#processcode,得到输出信息后的处理代码
ifnotline:
time.sleep(0.01)
continue
line=line.strip().decode('utf8')
printline
forkeywordinkeywordMap:
ifline.find(keyword)>-1:
winsound.PlaySound(keywordMap[keyword],
winsound.SND_NODEFAULT)
#time.sleep(0.01)
return0
if__name__=='__main__':
sys.exit(main())
10. 如何用python写监控日志函数
defwrite_log(username,operation):
'''
写日志函数
:paramusername:用户名
:paramoperation:用户的操作信息
:return:
'''
w_time=time.strftime('%Y-%m-%d%H%M%S')
withopen('log.txt','a+')asfw:
log_content='%s%s%s '%(w_time,username,operation)
fw.write(log_content)
希望对你有帮助！