最近需要用python根据收集到的数据进行绘图,决定使用rrd数据库,然后配合rrdtool来绘图,故学习一下rrdtool的用法。
用法如下:
创建:
create(...)
create(args..): Set up a new Round Robin Database
create filename [--start|-b start time] [--step|-s step] [DS:ds-name:DST:heartbeat:min:max] [RRA:CF:xff:steps:rows]
filename:是rrd的文件名,可以以rrd结尾。
--step:rrdtool期望每隔多长事件收到一个值,默认是5分钟。
--start:rrdtool第一个记录的起始时间,rrdtool不会接收任何数据的时间小于起始时间。例如你在update时给出的时间小于起始时间,则rrdtool会拒绝该值
DS:DS用于定义数据源,是用来存放结果的变量名。该变量名在画图时会用到。
DST:用来设置数据源的类型,有COUNTER、GUAGE、DERIVE、ABSOLUTE、COMPUTE等5种类型。
COUNTER:数值必须是递增的
DERIVE:和COUNTER类似,不过数据可递增可递减
ABSOLUTE:他每次假定前一个时间间隔的值是0,然后计算平均值
GAUGE:不做任何变化,直接存入rra中
COMPUTE:他不接收具体值,而是定义一个表达式,然后算出某个值
heartbeat:
min:
max:
RRA:rra指定数据如何存放,他可以保存不同时间间隔的数据。力图每5分钟产生一条数据,这样一小时就是12条,如果每30分钟一条数据,这样一小时就是两条数据,这样一天,一年下来会有很多条数据,但是rrd数据库的大小是固定的,所以就有一个合并数据的方式了。这就是rra的功能。合并方式由CF指定。
CF:CF就是用来设置数据合并的功能,有AVERAGE、MAX、MIN、LAST等4种类型,分别表示对PDP取平均、最大、最小、当前值。
xff:xff字段设置一个比例值,rrdtool会把多个PDP合并为一个CDP,如果这写PDP中有值为UNKNOW的PDP,那么CDP的值该怎么计算,xff就是设置一个比例,当PDP中UNKNOW的比例超过多少是,就无法合成正常的CPD,合成的CPD值也为UNKNOW。
steps:表示多少个PDP合成一个CDP
rows:表示总共存多少个CDP?也就是可以保存多少数据?
PDP:在每个规定的时间间隔内rrdtool都会收到一个值,rrdtool在收到该值后,根据DST的设置,会计算出另一个值,这个值就是PDP。
CDP:rrdtool使用多个PDP合并出一个CDP,也就是执行CF的后果,然后把这个CDP的值存入rra中。
查看第一次/最后一次数据更新时间:
first(...)
first(filename): Return the timestamp of the first data sample in an RRD
last(...)
last(filename): Return the timestamp of the last data sample in an RRD
查看rrd结构信息:
info(...)
info(filename): extract header information from an rrd
取出rrd的值:
fetch(...)
fetch(args..): fetch data from an rrd.
fetch filename CF [--resolution|-r resolution] [--start|-s start] [--end|-e end]
filename:要取出数据的rrd文件
--start:可选,默认是end-1day
--end:可选,默认是now
CF:AVERAGE、MAX、MIN、LAST。前提是你的rrd中有该类型的rra才可以。
更新rrd数据:
update(...)
update(args..): Store a new set of values into the rrd
update filename [--template|-t ds-name[:ds-name]...] N|timestamp:value[:value...] [timestamp:value[:value...] ...]
filename:要更新的rrd文件
--template:
-t ds-name[:ds-name]:设置更新那个DS的数据
N|timestamp:时间戳,表示数据在哪个时间点采集的,N表示now。
value[:value...]:一个rrd文件可以有多个DS,所以一次update可以更新多个value。
update插入值后,并不会有返回,无法知道插入是否正常,可以用updatev
带返回值的插入:
updatev(...)
updatev is called in the same manner as update
和update类似,不过每次插入后会返回一个状态码。
画图:
graph(...)
graph(args..): Create a graph based on data from one or several RRD
graph filename [-s|--start seconds] [-e|--end seconds] [-x|--x-grid x-axis grid and label] [-y|--y-grid y-axis grid and label] [--alt-y-grid] [--alt-y-mrtg] [--alt-autoscale] [--alt-autoscale-max] [--units-exponent] value [-v|--vertical-label text] [-w|--width pixels] [-h|--height pixels] [-i|--interlaced] [-f|--imginfo formatstring] [-a|--imgformat GIF|PNG|GD] [-B|--background value] [-O|--overlay value] [-U|--unit value] [-z|--lazy] [-o|--logarithmic] [-u|--upper-limit value] [-l|--lower-limit value] [-g|--no-legend] [-r|--rigid] [--step value] [-b|--base value] [-c|--color COLORTAG#rrggbb] [-t|--title title] [DEF:vname=rrd:ds-name:CF] [CDEF:vname=rpn-expression] [PRINT:vname:CF:format] [GPRINT:vname:CF:format] [COMMENT:text] [HRULE:value#rrggbb[:legend]] [VRULE:time#rrggbb[:legend]] [LINE{1|2|3}:vname[#rrggbb[:legend]]] [AREA:vname[#rrggbb[:legend]]] [STACK:vname[#rrggbb[:legend]]]
filename:图片的名称,默认是PNG格式
--start:图片X轴数据的起始时间
--end:图片X轴数据的结束时间
--x-grid x-axis grid and label:
--y-grid y-axis grid and label:
--alt-y-grid
--alt-y-mrtg
--alt-autoscale
--alt-autoscale-max
--units-exponent
--vertical-label text Y轴的文字说明
--width pixels X轴的大小
--height pixels Y轴的大小
--interlaced
--imginfo formatstring
--imgformat GIF|PNG|GD 图片格式
--background value
--overlay value
--unit value
--lazy
--logarithmic
--upper-limit value Y轴数据值的上限,默认会自动调整Y轴的数字
--lower-limit value Y轴数据值的下限
--no-legend 取消图表下方的图例
--rigid 严格按照upper-limit/lower-limit来绘制
--step value
--base value 默认1K=1000 可以调整1K=1024
--color COLORTAG#rrggbb
--title title 图表上方的标题
DEF:vname=rrd:ds-name:CF 定义绘图用的数据源,也就是从那个RRD中取数据,因为RRA有多种类型,所以需要指定CF
CDEF:vname=rpn-expression 定义合并值,
PRINT:vname:CF:format
GPRINT:vname:CF:format 在图表的下方输出最大值、最小值之类
COMMENT:text 用来输出一些字符串
HRULE:value#rrggbb 在图表上绘制水平线
VRULE:time#rrggbb 在图表上绘制垂直线
LINE{1|2|3}:vname 使用线条来绘制vname的数据图
AREA:vname 使用方块来绘制vname的数据图
STACK:vname
下面附上一个例子:
###创建rrd #!/usr/bin/python import rrdtool rrdb=rrdtool.create('rest.rrd','--step','60','--start','1369982786', 'DS:input:GAUGE:120:U:U', 'DS:output:GAUGE:120:U:U', 'RRA:LAST:0.5:1:600', 'RRA:AVERAGE:0.5:5:600', 'RRA:MAX:0.5:5:600', 'RRA:MIN:0.5:5:600') if rrdb: print rrdtool.error() ###rrd插入数据 #!/usr/bin/python import time import psutil import rrdtool for keys in psutil.network_io_counters(pernic=True): if keys == 'em1': sent=psutil.network_io_counters(pernic=True)[keys][0] recv=psutil.network_io_counters(pernic=True)[keys][1] up=rrdtool.updatev('rest.rrd','N:%d:%d' % (sent,recv)) print up ###根据rrd绘图 #!/usr/bin/python import rrdtool rrdtool.graph('rest.png','--start','1369983960', '--title','my rrd graph test', '--vertical-label','bits', 'DEF:input=rest.rrd:input:LAST', 'DEF:output=rest.rrd:output:LAST', 'LINE1:input#0000FF:In traffic', 'LINE1:output#00FF00:Out traffic\\r', 'CDEF:bytes_in=input,8,*', 'CDEF:bytes_out=output,8,*', 'COMMENT:\\n', 'GPRINT:bytes_in:LAST:LAST in traffic\: %6.2lf %Sbps', 'COMMENT: ', 'GPRINT:bytes_out:LAST:LAST out traffic\: %6.2lf %Sbps')

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。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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