이 기사에서는 여러 웹사이트의 가용성 모니터링을 구현하는 매우 실용적인 Python 스크립트를 핵심 사항에 대한 설명과 함께 공유합니다. 동일한 요구 사항을 가진 친구들이 참고할 수 있습니다
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최근에는 사이트가 늘어나면서 관리의 복잡성도 높아졌습니다. 너무 많은 사람을 관리하기가 어렵다는 것을 알게 되었습니다. 물론 중요한 사이트와 중요하지 않은 사이트도 더 많이 관리됩니다. 예를 들어 1만년 동안 문제가 없었던 사이트도 점차 잊혀지고 있습니다. 어느 날 갑자기 문제가 발생하면 여전히 응급 치료가 필요하므로 오늘은 규모가 크던 작던 사이트에 관계없이 첫 번째 조치를 취하는 것이 필요합니다. , 먼저 통합 모니터링을 구현해야 합니다. 적어도 해당 사이트에 접속할 수 없다는 점은 최대한 빨리 보고해 주시기 바랍니다. 그러면 Python을 사용하여 여러 웹사이트의 가용성 모니터링을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.
#!/usr/bin/env python import pickle, os, sys, logging from httplib import HTTPConnection, socket from smtplib import SMTP def email_alert(message, status): fromaddr = 'xxx@163.com' toaddrs = 'xxxx@qq.com' server = SMTP('smtp.163.com:25') server.starttls() server.login('xxxxx', 'xxxx') server.sendmail(fromaddr, toaddrs, 'Subject: %s\r\n%s' % (status, message)) server.quit() def get_site_status(url): response = get_response(url) try: if getattr(response, 'status') == 200: return 'up' except AttributeError: pass return 'down' def get_response(url): try: conn = HTTPConnection(url) conn.request('HEAD', '/') return conn.getresponse() except socket.error: return None except: logging.error('Bad URL:', url) exit(1) def get_headers(url): response = get_response(url) try: return getattr(response, 'getheaders')() except AttributeError: return 'Headers unavailable' def compare_site_status(prev_results): def is_status_changed(url): status = get_site_status(url) friendly_status = '%s is %s' % (url, status) print friendly_status if urlin prev_resultsand prev_results[url] != status: logging.warning(status) email_alert(str(get_headers(url)), friendly_status) prev_results[url] = status return is_status_changed def is_internet_reachable(): if get_site_status('www.baidu.com') == 'down' and get_site_status('www.sohu.com') == 'down': return False return True def load_old_results(file_path): pickledata = {} if os.path.isfile(file_path): picklefile = open(file_path, 'rb') pickledata = pickle.load(picklefile) picklefile.close() return pickledata def store_results(file_path, data): output = open(file_path, 'wb') pickle.dump(data, output) output.close() def main(urls): logging.basicConfig(level=logging.WARNING, filename='checksites.log', format='%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S') pickle_file = 'data.pkl' pickledata = load_old_results(pickle_file) print pickledata if is_internet_reachable(): status_checker = compare_site_status(pickledata) map(status_checker, urls) else: logging.error('Either the world ended or we are not connected to the net.') store_results(pickle_file, pickledata) if __name__ == '__main__': main(sys.argv[1:])
스크립트 핵심 설명:
1. getattr()은 Python의 내장 함수입니다. 객체 속성에 따라 객체의 값을 반환할 수 있습니다.
2. 내부적으로 정의된 함수입니다.
3. map()에는 두 개의 매개변수가 필요합니다. 하나는 함수이고 다른 하나는 시퀀스의 각 요소에 함수 메서드를 적용하는 것입니다.
위 내용은 Python으로 웹사이트 일괄 모니터링을 구현하는 방법에 대한 자세한 설명과 예시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

numpyissentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, memory-efficiency 및 comperniveMathematicaticaltions

contiguousUousUousUlorAllocationScrucialForraysbecauseItAllowsOfficationAndFastElementAccess.1) ItenableSconstantTimeAccess, o (1), DuetodirectAddressCalculation.2) Itimprovesceeffiency theMultipleementFetchespercacheline.3) Itsimplififiesmomorym

slicepaythonlistisdoneusingthesyntaxlist [start : step : step] .here'showitworks : 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelemement.3) stepisincrementbetwetweentractionsoftortionsoflists

NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency


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