这里以监控内存使用率为例，写的一个简单demo性程序，具体操作根据51reboot提供的教程写如下。
一、建库建表
创建falcon数据库：
mysql> create database falcon character set utf8; Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
创建内存监控使用的表stat，表结构如下：
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;
二、flask web端设置
首先我们设计一个web服务，实现如下功能：
完成监控页面展示
接受POST提交上来的数据
提供json数据GET接口
具体框架结构图如下：
目录结构如下：
web ├── flask_web.py └── templates └── mon.html
flask_web代码如下：
import MySQLdb as mysql
import json
from flask import Flask, request, render_template
app = Flask(__name__)
db = mysql.connect(user="361way", passwd="123456", \
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.dumps(ones))
if __name__ == "__main__":
app.run(host="0.0.0.0", port=8888, debug=True)
这里使用的汇图JS为highcharts、highstock ，具体模板页面内容如下：
[root@91it templates]# cat mon.html
<title>memory monitor</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="{{ url_for('static', filename='jquery.min.js') }}"></script> -->
<script type="text/javascript" src="http://ajax.useso.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: 'memory monitor'
},
series: [{
name: 'memory monitor',
data: data,
type: 'spline',
tooltip: {
valueDecimals: 2
}
}]
});
});
});
</script>
</head>
<body>
<!-- <script src="{{ url_for('static', filename='highstock.js') }}"></script> -->
<script src="http://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highstock/2.0.4/highstock.js"></script>
<!-- <script src="{{ url_for('static', filename='exporting.js') }}"></script> -->
<script src="http://code.highcharts.com/modules/exporting.js"></script>
<div id="container" style="height: 400px"></div>
</body>
</html>
注：这里的JS代码都直接使用互联网上的代码，如果主机无法连接互联网的，可以将上面的三段代取取下来，在templates 的同级目录创建static 目录，将下载下来的三个文件放到该目录，删除模板中三处引用javascript处的代码，使用当前注释的三段。
三、agent被监控端设置
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，并通过post方法请求flask_web页面，将数据上传写入数据库。这里以监控内存为例，具体监控代码如下：
#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
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://test.361way.com:8888", json.dumps(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 & 在被监控主机上运行，如果出于实验目的，想尽快的看到展示效果，可以将time.sleep(60) 改为time.sleep(2) ，这样每2秒就会取一次数据写入数据库。
访问 http://test.361way.com:8888 就可以看到我们的监控数据了：效果图如下
highcharts支持将按时间拖动，也支持按指定时间段查看。并且查看到的图片可以直接保存为png、jpg或pdf、csv等格式查看。
違いを理解する：ループ用とPythonのループ中May 16, 2025 am 12:17 AMThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence
Pythonループコントロール：VSの場合 - 比較May 16, 2025 am 12:16 AMPythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1）ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2）条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3）パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。
Pythonの2つのリストを組み合わせる方法：5つの簡単な方法May 16, 2025 am 12:16 AMPythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1）シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2）extend（）メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3）要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4）itertools.chain（）関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5）要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip（）関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。
ループvs while loop：python構文、ユースケースと例May 16, 2025 am 12:14 AMforlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1）forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits：print（fruit） '.2）
Python ConcatenateリストのリストMay 16, 2025 am 12:08 AMtoconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1）extendistraighttraightrawardbutverbose.2）listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3）itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas
Pythonの融合リスト：適切な方法を選択しますMay 14, 2025 am 12:11 AMTomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages：1）operatorissimplebutlessforlargelist;
Python 3の2つのリストを連結する方法は？May 14, 2025 am 12:09 AMPython 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1）小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2）メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3）元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4）Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。
Python Concatenateリスト文字列May 14, 2025 am 12:08 AMJoin（）メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1）join（）メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2）サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3）リスト理解とJoin（）の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4）redoce（）メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。
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