今日は非常に単純な小さなプロジェクトを実行しましたが、paramiko モジュールの威力を感じましたが、私の Linux スキルが十分ではないことも感じました~~
1. 要件
2簡単な要件分析とフローチャート
要件は非常に少ないので、簡単に言います:
1. ホストグループ化は設定ファイルで実装できます(データを保存するために辞書を使用します) ).
2. ログイン機能が動作しません。グループを選択すると、グループ内の対応するホストのホスト名と IP アドレスが表示されます。 3. >>>cmd: df (複数のスレッドを開始するコマンドを入力します (グループ内のホストの数に応じて異なります)。グループ)同時に実行する) ------------h2-----------
…
>>>put test.yy(ローカルファイル) ファイル名(ローカルのtest.yyファイルをリモートホストの/rootディレクトリに転送します)
4.設定ファイルに記述できます。リモートホストを含む: ホスト名 IP ユーザー名 パスワード ポート
3 つ、ディレクトリ構造 およびソースコード
ディレクトリ構造:
from_windows.py (アップロードするファイル)
main
.py (バッチホスト管理インターフェース)"""批量主机管理接口"""
import core
if name == "main":
core.run()
core.py(コアコード ,に呼ばれたインターフェイス)
"""核心代码""" import settings import paramiko import threading import os class REMOTE_HOST(object): #远程操作主机 def init(self, host, port ,username, password, cmd): self.host = host self.port = port self.username = username self.password = password self.cmd = cmd def run(self): """起线程连接远程主机后调用""" cmd_str = self.cmd.split()[0] if hasattr(self, cmd_str): #反射 eg:调用put方法 getattr(self, cmd_str)() else: #setattr(x,'y',v)is equivalent to ``x.y=v'' setattr(self, cmd_str, self.command) getattr(self, cmd_str)() #调用command方法,执行批量命令处理 def command(self): """批量命令处理""" ssh = paramiko.SSHClient() #创建ssh对象 #允许连接不在know_hosts文件中的主机 ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) ssh.connect(hostname=self.host,port=self.port,username=self.username,password=self.password) stdin,stdout,stderr = ssh.exec_command(self.cmd) result = stdout.read() print("%s".center(50, "-") % self.host) print(result.decode()) ssh.close() def put(self): """上传文件""" filename = self.cmd.split()[1] #要上传的文件 transport = paramiko.Transport((self.host, self.port)) transport.connect(username=self.username, password=self.password) sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(transport) sftp.put(filename, filename) print("put sucesss") transport.close() def show_host_list(): """通过选择分组显示主机名与IP""" for index, key in enumerate(settings.msg_dic): print(index + 1, key, len(settings.msg_dic[key])) while True: choose_host_list = input(">>>(eg:group1)").strip() host_dic = settings.msg_dic.get(choose_host_list) if host_dic: #print(host_dic) for key in host_dic: print(key, host_dic[key]["IP"]) return host_dic else: print("NO exit this group!") def interactive(choose_host_list): """根据选择的分组主机起多个线程进行批量交互""" thread_list = [] while True: cmd = input(">>>").strip() if cmd: for key in choose_host_list: host, port, username, password = choose_host_list[key]["IP"], choose_host_list[key]["port"], \ choose_host_list[key]["username"], choose_host_list[key]["password"] func = REMOTE_HOST(host, port, username, password, cmd) # 实例化类 t = threading.Thread(target=func.run) # 起线程 t.start() thread_list.append(t) for t in thread_list: t.join() # 主线程等待子线程执行完毕 else: continue def run(): choose_host_list = show_host_list() interactive(choose_host_list)
settings.py (構成ファイル)
"""配置文件"""
msg_dic = {
"group1":{ #分组1
"h1":{"IP":"192.168.1.1", "username":"11", "password":"aa", "port":22},
"h2":{"IP":"192.168.1.2", "username":"22", "password":"bb", "port":22},
"h3":{"IP":"192.168.1.3", "username":"33", "password":"cc", "port":22},
"h4":{"IP":"192.168.1.4", "username":"44", "password":"dd", "port":22},
"h5":{"IP":"192.168.1.5", "username":"55", "password":"ee", "port":22},
"h6":{"IP":"192.168.1.6", "username":"66", "password":"ff", "port":22},
},
"group2":{ #分组2
"h1":{"IP":"192.168.2.1", "username":"111", "password":"aaa", "port":22},
"h2":{"IP":"192.168.2.2", "username":"222", "password":"bbb", "port":22},
"h3":{"IP":"192.168.2.3", "username":"333", "password":"ccc", "port":22},
"h4":{"IP":"192.168.2.4", "username":"444", "password":"ddd", "port":22},
"h5":{"IP":"192.168.2.5", "username":"555", "password":"eee", "port":22},
"h6":{"IP":"192.168.2.6", "username":"666", "password":"fff", "port":22},
"h7":{"IP":"192.168.2.7", "username":"777", "password":"ggg", "port":22},
"h8":{"IP":"192.168.2.8", "username":"888", "password":"hhh", "port":22},
},
"group3":{
"h1":{"IP":"192.168.179.133", "username":"root", "password":"zcl", "port":22},
}
}
テスト:
ハードウェア制限、テストするには仮想マシンを1台接続するだけで済みます~C:\Python34\python3.exe C:/Users/Administrator/PycharmProjects/laonanhai/host_manage/main.py1 group1 6
2 group3 1
3 group2 8
>>>(eg:group1)group3
h1 192.168.179.133
>>>put from_windows.py
put sucesss>>>
>>>ls------------------------192.168.179.133------------------------anaconda-ks.cfg
database_test
from_windows.py
install.log
install.log.syslog
m
oot
\root
tmp\from_windows.py>>>
アップロード前には from_windows.py ファイルはありませんが、アップロード後は存在します!
以上がPythonの簡易ホストバッチ管理ツールを図解で詳しく解説の詳細内容です。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。

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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