在大的互联网公司干技术的基本都会碰到测试、预发布、线上这种多套环境的,来实现测试和线上正式环境的隔离,这种情况下,就难免会碰到秀逗了把测试的链接发布到线上的情况,一般这种都是通过一些测试的检查工具来检查链接来规避风险的。前两天跟了一个问题也是这个情况,开发疏忽把日常url发布到线上了。但是测试那边没有自动化的监控工具,导致没有及时发现,由于最近正好在看python,后来处理完回家就想用python做个简单的监控。
大略思路是:用python写一个脚本来分析网页里的所有url,看是否包含日常的链接,然后把脚本放到crontab里跑定时任务,10分钟跑一次检查。如果发现非法链接,就发告警邮件给相关人员。脚本代码100行左右,比较好理解,贴上代码。
本来想用beautifulsoup,不过考虑到安装三方库麻烦,所以还是用自带的sgmllib来,不需要关心库。发邮件函数没有实现,根据各自的smtp服务器实现以下即可。
代码如下:
#!/usr/bin/env python
#coding:UTF-8
import urllib2
from sgmllib import SGMLParser
import smtplib
import time
#from email.mime.text import MIMEText
#from bs4 import BeautifulSoup
#import re
class UrlParser(SGMLParser):
urls = []
def do_a(self,attrs):
'''''parse tag a'''
for name,value in attrs:
if name=='href':
self.urls.append(value)
else:
continue
def do_link(self,attrs):
'''''parse tag link'''
for name,value in attrs:
if name=='href':
self.urls.append(value);
else:
continue
def checkUrl(checkurl, isDetail):
'''''检查checkurl对应的网页源码是否有非法url'''
parser = UrlParser()
page = urllib2.urlopen(checkurl)
content = page.read()
#content = unicode(content, "gb2312").encode("utf8")
parser.feed(content)
urls = parser.urls
dailyUrls = []
detailUrl = ""
for url in urls:
if 'daily' in url:
dailyUrls.append(url);
if not detailUrl and not isDetail and 'www.bc5u.com' in url:
detailUrl = url
page.close()
parser.close()
if isDetail:
return dailyUrls
else:
return dailyUrls,detailUrl
def sendMail():
'''''发送提醒邮件'''
pass
def log(content):
'''''记录执行日志'''
logFile = 'checkdailyurl.log'
f = open(logFile,'a')
f.write(str(time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime()))+content+'\n')
f.flush()
f.close()
def main():
'''''入口方法'''
#检查ju
url = "www.bc5u.com"
dailyUrls,detailUrl=checkUrl(url, False)
if dailyUrls:
#检查到daily链接,发送告警邮件
sendMail()
log('check: find daily url')
else:
#没检查到daily链接,不处理
log('check: not find daily url')
#检查judetail
dailyUrls=checkUrl(detailUrl, True)
if dailyUrls:
#检查到daily链接,发送告警邮件
log('check: find daily url')
sendMail()
else:
#没检查到daily链接,不处理
log('check: not find daily url')
if __name__ == '__main__':
main()

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。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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