搜尋
首頁後端開發Python教學利用python批量檢查網站的可用性

當大家的網站越來越來越多的時候會發現管理起來也挺複雜的,所以這篇文章給大家分享下利用python批量檢查網站的可用性的功能,對大家管理網站具有很實用的價值,有需要的朋友可以參考借鏡。

">

前言

隨著網站的增多,管理複雜性也上來了,俗話說:人多了不好帶,我發現站點多了也不好管,因為這些站點裡有重要的也有不重要的,重要核心的站點當然就管理的多一些,像一些萬年都不出一次問題的,慢慢就被自己都淡忘了,冷不丁那天出個問題,還的手忙腳亂的去緊急處理,所以規範的去管理這些站點是很有必要的,今天我們就做第一步,不管大站小站,先統一把監控做起來,先不說業務情況,最起碼那個網站不能訪問了,要第一時間報出來,別等著業務方給你反饋,就顯得我們不夠專業了,那接下來我們看看如果用python實現多網站的可用性監控,腳本如下:

#!/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 url in prev_results and 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:])

腳本核心點解釋:

1、getattr()是python的內建函數,接收一個對象,可以根據物件屬性傳回物件的值。 2、compare_site_status()函數是回傳的是一個內部定義的函數。應用函數方法。

以上是利用python批量檢查網站的可用性的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

陳述
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn
為什麼數組通常比存儲數值數據列表更高?為什麼數組通常比存儲數值數據列表更高?May 05, 2025 am 12:15 AM

ArraySareAryallyMoremory-Moremory-forigationDataDatueTotheIrfixed-SizenatureAntatureAntatureAndirectMemoryAccess.1)arraysStorelelementsInAcontiguxufulock,ReducingOveringOverheadHeadefromenterSormetormetAdata.2)列表,通常

如何將Python列表轉換為Python陣列?如何將Python列表轉換為Python陣列?May 05, 2025 am 12:10 AM

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

您可以將不同的數據類型存儲在同一Python列表中嗎?舉一個例子。您可以將不同的數據類型存儲在同一Python列表中嗎?舉一個例子。May 05, 2025 am 12:10 AM

Python列表可以存儲不同類型的數據。示例列表包含整數、字符串、浮點數、布爾值、嵌套列表和字典。列表的靈活性在數據處理和原型設計中很有價值,但需謹慎使用以確保代碼的可讀性和可維護性。

Python中的數組和列表之間有什麼區別?Python中的數組和列表之間有什麼區別?May 05, 2025 am 12:06 AM

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

通常使用哪種模塊在Python中創建數組?通常使用哪種模塊在Python中創建數組?May 05, 2025 am 12:02 AM

theSostCommonlyusedModuleForCreatingArraysInpyThonisnumpy.1)NumpyProvidEseffitedToolsForarrayOperations,Idealfornumericaldata.2)arraysCanbeCreatedDusingsnp.Array()for1dand2Structures.3)

您如何將元素附加到Python列表中?您如何將元素附加到Python列表中?May 04, 2025 am 12:17 AM

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

您如何創建Python列表?舉一個例子。您如何創建Python列表?舉一個例子。May 04, 2025 am 12:16 AM

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

討論有效存儲和數值數據的處理至關重要的實際用例。討論有效存儲和數值數據的處理至關重要的實際用例。May 04, 2025 am 12:11 AM

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显著提升数据处理速度。2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显著提升系统性能和可扩展性。

See all articles

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

mPDF

mPDF

mPDF是一個PHP庫,可以從UTF-8編碼的HTML產生PDF檔案。原作者Ian Back編寫mPDF以從他的網站上「即時」輸出PDF文件,並處理不同的語言。與原始腳本如HTML2FPDF相比,它的速度較慢,並且在使用Unicode字體時產生的檔案較大,但支援CSS樣式等,並進行了大量增強。支援幾乎所有語言,包括RTL(阿拉伯語和希伯來語)和CJK(中日韓)。支援嵌套的區塊級元素(如P、DIV),

Atom編輯器mac版下載

Atom編輯器mac版下載

最受歡迎的的開源編輯器

SecLists

SecLists

SecLists是最終安全測試人員的伙伴。它是一個包含各種類型清單的集合,這些清單在安全評估過程中經常使用,而且都在一個地方。 SecLists透過方便地提供安全測試人員可能需要的所有列表,幫助提高安全測試的效率和生產力。清單類型包括使用者名稱、密碼、URL、模糊測試有效載荷、敏感資料模式、Web shell等等。測試人員只需將此儲存庫拉到新的測試機上,他就可以存取所需的每種類型的清單。

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

將Eclipse與SAP NetWeaver應用伺服器整合。

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用