本文实例为大家分享了python脚本监控docker容器的方法,供大家参考,具体内容如下
脚本功能:
1、监控CPU使用率
2、监控内存使用状况
3、监控网络流量
具体代码:
#!/usr/bin/env python # --*-- coding:UTF-8 --*-- import sys import tab import re import os import time from docker import Client import commands keys_container_stats_list = ['blkio_stats', 'precpu_stats', 'Network', 'read', 'memory_stats', 'cpu_stats'] merit_list=['usage','limit','mem_use_percent','total_cpu_usage','system_cpu_usage','cpu_usage_percent','rx_bytes','tx_bytes'] returnval = None def start(container_name): global container_stats conn=Client(base_url='unix://run/docker.sock',version='1.19') generator=conn.stats(container_name) try: container_stats=eval(generator.next()) except NameError,error_msg: pass # print error_msg container_stats=eval(generator.next()) finally: conn.close() def monitor_docker(monitor_item,merit): if merit == 'mem_use_percent': start(container_name) mem_usage = container_stats['memory_stats']['usage'] mem_limit = container_stats['memory_stats']['limit'] returnval = round(float(mem_usage) / float(mem_limit),2) print returnval elif merit == 'system_cpu_usage': start(container_name) first_result = container_stats['cpu_stats']['system_cpu_usage'] start(container_name) second_result = container_stats['cpu_stats']['system_cpu_usage'] returnval = second_result - first_result print returnval elif merit == 'total_cpu_usage': start(container_name) first_result = container_stats['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage'] start(container_name) second_result = container_stats['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage'] returnval = second_result - first_result print returnval elif merit == 'cpu_usage_percent': start(container_name) system_use=container_stats['cpu_stats']['system_cpu_usage'] total_use=container_stats['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage'] cpu_count=len(container_stats['cpu_stats']['cpu_usage']['percpu_usage']) returnval = round((float(total_use)/float(system_use))*cpu_count*100.0,2) print returnval elif merit == 'rx_bytes': command='''docker exec -it api1 ifconfig eth1 | grep "bytes" | awk '{print $2}' | awk -F ':' '{print $2}' ''' result_one = commands.getoutput(command) time.sleep(1) command='''docker exec -it api1 ifconfig eth1 | grep "bytes" | awk '{print $2}' | awk -F ':' '{print $2}' ''' result_second = commands.getoutput(command) returnval = round((int(result_second) - int(result_one))/1024,2) print returnval elif merit == 'tx_bytes': command='''docker exec -it api1 ifconfig eth1 | grep "bytes" | awk '{print $6}' | awk -F ':' '{print $2}' ''' result_one = commands.getoutput(command) time.sleep(1) command='''docker exec -it api1 ifconfig eth1 | grep "bytes" | awk '{print $6}' | awk -F ':' '{print $2}' ''' result_second = commands.getoutput(command) returnval = round((int(result_second) - int(result_one))/1024,2) print returnval if __name__ == '__main__': command='''docker ps | awk '{print $NF}'| grep -v "NAMES"''' str=commands.getoutput(command) container_counts_list=str.split('\n') if sys.argv[1] not in container_counts_list: print container_counts_list print "你输入的容器名称错误,请重新执行脚本,并输入上述正确的容器名称." sys.exit(1) else: container_name = sys.argv[1] if sys.argv[2] not in keys_container_stats_list: print keys_container_stats_list print '你输入的容器监控项不在监控范围,请重新执行脚本,并输入上述正确的监控项.' sys.exit(1) else: monitor_item = sys.argv[2] if sys.argv[3] not in merit_list: print merit_list print "你输入的容器监控明细详细不在监控范围内,请重新执行脚本,并输入上述正确的明细监控指标." else: merit = sys.argv[3] monitor_docker(monitor_item,merit)
以上就是python脚本监控docker容器的全部代码,希望对大家的学习有所帮助。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境
