Python으로 웹사이트 일괄 모니터링을 구현하는 방법에 대한 자세한 설명과 예시
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!

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
