最近做自己开发用相关服务的一个checklist,就写了这个脚本,用来在跳板机去检查各个服务器上面的相关服务是否正常
使用expect登录每个机器(因为安全问题,不能直接使用ssh信任),然后根据yaml文件的配置读取服务名字以及启动的进程数量 去检查每个服务是否正常 PS:难点是没有用端口转发也只有普通用户权限
checklist.py
代码如下:
#coding=utf-8
import sys
#因为我这个脚本要让很多人能运行,但是不能给他们看见我的密码算法,所以是pyc
#我这个脚本要给很多其他普通用户去用,是用我的ssh登录操作,不能放在我的home目录,所以放在tmp
sys.path.append('/tmp/local/lib/python2.6/site-packages/PyYAML-3.10-py2.6-linux-x86_64.egg') #依赖yaml
sys.path.append('/tmp/local/lib/python2.6/site-packages/pexpect-2.4-py2.6.egg') #依赖pexpect
import yaml
import pexpect
dataDict = yaml.load(open('/tmp/config.yaml')) #将我的yaml配置load进来
def myprint(color,mes): #以前写的一个终端彩色打印的函数
'''使用ANSI控制码终端显示彩色'''
d = dict(r=31, g=32, gb=36, y=33, b=34, p=35, o=37)
color = "\x1B[%d;%dm" % (1, d[color])
print "%s%s\x1B[0m" % (color, mes)
def main():
list = ['g', 'b', 'y', 'gb', 'p']
light = 0
for k in dataDict:
if k.startswith('bj-'):
color = list[light%5] #根据服务器对颜色轮循
SERVER = dataDict[k]
#我这是使用了-F 是因为我没有root权限不能修改hosts文件,但是我在config.yaml使用了别名,
而这个定义就是自定义了sshconfig,默认是~/.ssh/config
child = pexpect.spawn('ssh -F /tmp/sshconfig dongwm@{0}'.format(SERVER['host']))
#因为有其他用户,可能他还没有链接过某服务器,最开始会让你确认服务器标识,需要点yes
f = child.expect(['Password: ', 'password: ', 'continue connecting (yes/no)?'])
if f == 2:
#当这个flag为2 表示那个用户没有登录过某服务器
child.sendline('yes')
child.expect('password:')
child.sendline('{0}'.format(mypasswd(SERVER['host']))) #mypasswd是加密我服务器权限的函数,每个服务器密码不同
if f == 1:
child.sendline('{0}'.format(mypasswd(SERVER['host'])))
child.expect('~')
for service in SERVER['service']:
flag = 0
#我在配置里面会加服务,一般会指定服务的进程数来对比是否正常
if isinstance(service, dict):
data =service.items()[0]
service = data[0]
num = data[1]
else:
#假如我在配置只指定服务,不指定进程数,那么只要确定跑了进程 不在乎进程数
num = 0
flag = 1
child.expect('~')
child.sendline('ps -ef|grep {0}|grep -v grep|wc -l'.format(
service))
child.readline()
#进程数
pro_num = child.readline().split('\r\n')[0]
if int(pro_num) == num or flag:
#进程数符合配置标注的数值
myprint(color, '[{0}] [{1}] [{2}] [{3}]'.format(k.center(12),
SERVER['ip'].center(14), service.center(20), 'ok'.center(4)))
else:
myprint('r', '[{0}] [{1}] [{2}] [{3}] [{4}!={5}]'.format(k.center(12),
SERVER['ip'].center(14), service.center(20), 'fail',
pro_num, num))
light += 1
child.sendline('exit')
if __name__ == '__main__':
main()
config.yaml 我这里只截取了其中一段
代码如下:
bj-2:
host: s233 #这个s233在sshconfig指定
ip: XXX.XXX.XXX.233 #只是为了显示出ip 好确认
service: #服务load后是一个列表
#给XX用
- nginx: 5
- uwsgi: 25
- supervisord: 1
#给本机XX提供mysql服务
- mysql: 3 #django
#给本机XX提供XX
- celery: 12
#给本机XX提供XX
- rabbitmq: 9
- redis: 1
- mongod: 2

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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