우리가 개발 중인 새로운 Telegram 프레임워크는 이미 사용 가능한 첫 번째 프레임워크를 생성했습니다.
저는 프레임워크를 사용하여 Telegram에서 HostWatchBot 챗봇을 만들었습니다. 이를 통해 내 서버를 모니터링할 수 있습니다. 즉, 이 프레임워크는 이미 내 "고통"을 해결하고 있습니다. 이는 다른 많은 사람들과 동일하다고 생각합니다. 여기에 공유합니다.
이 모든 것은 Github의 Framework 저장소 내 오픈 소스 코드에 있으며, 비용을 들이지 않고 Telegram 플랫폼을 진정한 "앱 스토어"로 사용하는 이점에 대해 더 자세히 알고 싶은 사람들을 위해 공유하기로 결정했습니다. 무엇이든 별 노력 없이도 Google만이 할 수 있는 일들에 적응합니다
Apple은 개발자에게 요구합니다. 즉, 귀하의 "앱"은 "봇" 형태로 Telegram 내에 빠르고 무료로 존재하며, 연회비도 없고 모든 언어를 쉽게 사용할 수 있으며 심지어 웹 "미니 앱"을 생성할 수도 있습니다.
텔레그램이 모바일, 웹, 데스크탑 플랫폼 모두에서 실행되기 때문에 이 모든 것이 모바일, 웹, 데스크톱 플랫폼에서 가능합니다!
다음은 오픈 소스 프레임워크인 Telegram Bot Framework를 사용하여 HostWatchBot 예제 챗봇을 만든 방법에 대한 설명입니다
TlgBotFwk 클래스를 재사용하여 작성된 봇인 host_monitor_by_user.py 스크립트를 분석하려면 Python을 알아야 합니다. 이것은 처음부터 시작할 경우 구현해야 하는 모든 표준 명령을 상속하기 위해 기본 클래스를 사용하여 이 프레임워크를 빠르고 쉽게 사용하는 방법에 대한 첫 번째 실제 예제입니다. 이를 통해 봇 개발자는 실제로 가치를 더하는 기능에만 집중할 수 있습니다. 이 경우 목표는 Watchdog 역할을 하고 다운될 수 있는 서버를 모니터링하는 Telegram 봇을 만드는 것이었습니다.
소스 코드를 보면 훨씬 간단합니다. "ping"을 사용하여 스케줄링과 호스트 켜짐 및 꺼짐 확인을 구현하기만 하면 되므로 훨씬 간단합니다.
이를 통해 최종 사용자는 챗봇에서 몇 가지 명령만으로 자동 검사의 추가, 삭제 또는 진행 상황을 확인할 수 있습니다.
모니터링할 호스트를 추가하려면(여기서 60은 핑 확인 사이의 시간(초)):
/pingadd host.com.br 60
양성 검사 결과 표시 여부를 전환하려면:
/togglesuccess
관심 목록에서 호스트를 삭제하려면 챗봇에서 다음 명령을 사용하세요.
/pingdelete host.com.br
모니터링되는 모든 호스트를 나열하려면 다음 명령을 사용하세요.
/pinglist
모니터링되는 호스트 중 하나가 핑에 응답하지 않으면 챗봇이 즉시 경고를 보냅니다.
이를 통해 저는 이 챗봇을 기록적인 시간 내에 가동하고 실행할 수 있었고 이미 서버를 "모니터링"하는 데 도움을 받고 있습니다. 당연히 이러한 서버는 핑에 대한 응답을 수락해야 합니다.
텔레그램에서 이미 실행 중인 봇을 컬러로 실시간 보고 싶다면 아래 링크를 클릭하세요.
https://t.me/HostWatchBot
또는 Github로 이동하여 프레임워크의 예제 폴더에 있는 소스 코드를 확인하세요.
https://github.com/gersonfreire/telegram-bot-framework/blob/main/examples/host_monitor_by_user.py
읽어주셔서 감사합니다. 잘 활용하시고, 원하신다면 커뮤니티를 위한 이 노력에 동참해 주세요!
위 내용은 텔레그램으로 서버 모니터링의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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