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()

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


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