私たちが開発している Telegram の新しいフレームワークは、すでに最初の使用可能な子孫を生み出しています。
私はこのフレームワークを使用して、Telegram 上で HostWatchBot チャットボットを作成しました。これにより、サーバーを監視できるようになります。つまり、すでに私の「痛み」に対処しています。これは他の多くの人と同じだと信じています。それが私がそうしている理由です。ここで共有します。
これらすべては、フレームワーク リポジトリ内の Github 上のオープン ソース コードにあります。お金をかけずに、Telegram プラットフォームを真の「アプリ ストア」として使用する利点について詳しく知りたい人のために、それを共有することにしました。 Google
だけが対応できるものに、多くの努力をすることなく適応できます。
そして Apple は開発者に要求します。言い換えれば、あなたの「アプリ」は「ボット」の形で Telegram 内にあり、迅速かつ無料、年会費もかからず、あらゆる言語を簡単に使用でき、Web 「ミニアプリ」の作成も可能です。
Telegram はモバイル、Web、デスクトップのすべてのプラットフォームで動作するため、これらすべてを実行できます!
ここでは、オープン ソース フレームワーク Telegram Bot Framework を使用して HostWatchBot サンプル チャットボットを作成した方法を説明します
host_monitor_by_user.py スクリプトを分析するには、Python の知識が必要になります。このスクリプトは、TlgBotFwk クラスを再利用して作成されたボットです。これは、このフレームワークを迅速かつ簡単に使用する方法を示す最初の実践例であり、その基本クラスを使用して、最初から開始した場合に実装する必要があるすべての標準コマンドを継承します。これにより、ボット開発者は、実際に付加価値をもたらす機能だけに集中できるようになります。この場合の目標は、ダウンする可能性のあるサーバーを監視するウォッチドッグとして機能する Telegram ボットを作成することでした。
ソース コードを参照してください。ソース コードは非常に単純です。必要なのは、「ping」を使用してスケジューリングとホストのオン/オフ チェックを実装することだけだったためです。
これにより、エンドユーザーはチャットボットでいくつかのコマンドを実行するだけで、自動チェックの追加、削除、または進行状況を確認できます。
監視対象のホストを追加するには (60 は ping チェック間隔の秒数です):
/pingadd host.com.br 60
陽性チェック結果を表示するかどうかを切り替えるには:
/togglesuccess
ウォッチリストからホストを削除するには、チャットボットで次のコマンドを使用します。
/pingdelete host.com.br
監視対象のホストをすべてリストするには、次のコマンドだけを使用します。
/pinglist
監視対象ホストの 1 つが ping に応答しなくなると、チャットボットはすぐに警告を送信します。
これにより、このチャットボットを記録的な速さで立ち上げて実行することができ、すでにサーバーの「監視」にその恩恵を受けています。明らかに、これらのサーバーは ping への応答を受け入れる必要があります。
Telegram ですでに実行されているボットをライブでカラーで確認したい場合は、以下のリンクをクリックしてください:
https://t.me/HostWatchBot
または、Github にアクセスして、フレームワークのサンプル フォルダーにあるソース コードを確認します。
https://github.com/gersonfreire/telegram-bot-framework/blob/main/examples/host_monitor_by_user.py
読んでいただきありがとうございます。有効に活用してください。もしよろしければ、コミュニティに開かれたこの取り組みに参加してください!
以上がTelegram でサーバーを監視するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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