Crontab 経由で Python スクリプトを実行してサーバーのステータスを監視し、新しいインスタンスを作成する方法
Crontab を介した Python スクリプトの実行
問題: ユーザーが Linux crontab を使用して Python スクリプトを実行しようとすると、特に次のことを目的とした場合に問題が発生することがあります。 10分ごとに実行してください。 anacron ファイルの変更や crontab -e の利用などのさまざまな解決策は効果がないと判明する可能性があり、ユーザーは特定のサービスの再起動の必要性や、構成のために編集する必要があるファイルについて疑問を抱くことになります。
回答:
この問題を解決するには、次のガイドを参照してください:
- crontab ファイルを編集します: crontab にアクセスするには、端末に crontab -e と入力します。 .
- スクリプトを追加します: 以下に示すように、必要なコマンドを crontab ファイルに追加して、スクリプトを 10 分ごとに実行します:
*/10 * * * * /usr/bin/python /home/souza/Documents/Listener/listener.py
- crontab ファイルを保存します: Ctrl X を押して終了し、Y を押して変更を保存します。
ファイル構成:
編集が必要なファイルは crontab ファイルで、crontab -e コマンドを使用してアクセスして変更できます。
スクリプト:
Python スクリプトが正しく設定されている必要があります必要なアクションを実行します。参考までに、10 分ごとに実行されるように調整された提供されたスクリプトを次に示します。
<code class="python">#!/usr/bin/python # -*- coding: iso-8859-15 -*- import json import os import pycurl import sys import cStringIO if __name__ == "__main__": name_server_standart = "Server created by script %d" json_file_standart = """{ "server" : { "name" : "%s", "imageRef" : "%s", "flavorRef" : "%s" } }""" curl_auth_token = pycurl.Curl() gettoken = cStringIO.StringIO() curl_auth_token.setopt(pycurl.URL, "http://192.168.100.241:8774/v1.1") curl_auth_token.setopt(pycurl.POST, 1) curl_auth_token.setopt( pycurl.HTTPHEADER, ["X-Auth-User: cpca", "X-Auth-Key: 438ac2d9-689f-4c50-9d00-c2883cfd38d0"], ) curl_auth_token.setopt(pycurl.HEADERFUNCTION, gettoken.write) curl_auth_token.perform() chg = gettoken.getvalue() auth_token = chg[ chg.find("X-Auth-Token: ") + len("X-Auth-Token: ") : chg.find("X-Server-Management-Url:") - 1 ] token = "X-Auth-Token: {0}".format(auth_token) curl_auth_token.close() # ---------------------------- getter = cStringIO.StringIO() curl_hab_image = pycurl.Curl() curl_hab_image.setopt(pycurl.URL, "http://192.168.100.241:8774/v1.1/nuvemcpca/images/7") curl_hab_image.setopt(pycurl.HTTPGET, 1) # Removing this line allows the script to run. curl_hab_image.setopt(pycurl.HTTPHEADER, [token]) curl_hab_image.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION, getter.write) # curl_list.setopt(pycurl.VERBOSE, 1) curl_hab_image.perform() curl_hab_image.close() getter = cStringIO.StringIO() curl_list = pycurl.Curl() curl_list.setopt(pycurl.URL, "http://192.168.100.241:8774/v1.1/nuvemcpca/servers/detail") curl_list.setopt(pycurl.HTTPGET, 1) # Removing this line allows the script to run. curl_list.setopt(pycurl.HTTPHEADER, [token]) curl_list.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION, getter.write) # curl_list.setopt(pycurl.VERBOSE, 1) curl_list.perform() curl_list.close() # ---------------------------- resp = getter.getvalue() con = int(resp.count("status")) s = json.loads(resp) lst = [] for i in range(con): lst.append(s["servers"][i]["status"]) for j in range(len(lst)): actual = lst.pop() print actual if actual != "ACTIVE" and actual != "BUILD" and actual != "REBOOT" and actual != "RESIZE": print "Enters the if block." f = file("counter", "r+w") num = 0 for line in f: num = line content = int(num) + 1 ins = str(content) f.seek(0) f.write(ins) f.truncate() f.close() print "Increments the counter." json_file = file("json_file_create_server.json", "r+w") name_server_final = name_server_standart % content path_to_image = "http://192.168.100.241:8774/v1.1/nuvemcpca/images/7" path_to_flavor = "http://192.168.100.241:8774/v1.1/nuvemcpca/flavors/1" new_json_file_content = json_file_standart % ( name_server_final, path_to_image, path_to_flavor, ) json_file.seek(0) json_file.write(new_json_file_content) json_file.truncate() json_file.close() print "Updates the JSON file." fil = file("json_file_create_server.json") siz = os.path.getsize("json_file_create_server.json") cont_size = "Content-Length: %d" % siz cont_type = "Content-Type: application/json" accept = "Accept: application/json" c_create_servers = pycurl.Curl() logger = cStringIO.StringIO() c_create_servers.setopt(pycurl.URL, "http://192.168.100.241:8774/v1.1/nuvemcpca/servers") c_create_servers.setopt(pycurl.HTTPHEADER, [token, cont_type, accept, cont_size]) c_create_servers.setopt(pycurl.POST, 1) c_create_servers.setopt(pycurl.INFILE, fil) c_create_servers.setopt(pycurl.INFILESIZE, siz) c_create_servers.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION, logger.write) print "Executes the curl command." c_create_servers.perform() print logger.getvalue() c_create_servers.close()</code>
以上がCrontab 経由で Python スクリプトを実行してサーバーのステータスを監視し、新しいインスタンスを作成する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

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は開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

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。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
