Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Perpustakaan Python yang penting untuk Automasi Rangkaian: Kit Alat Jurutera Rangkaian

Perpustakaan Python yang penting untuk Automasi Rangkaian: Kit Alat Jurutera Rangkaian

Dec 30, 2024 am 01:23 AM

ssential Python Libraries for Network Automation: A Network Engineer

Sebagai jurutera rangkaian, saya mendapati bahawa perpustakaan Python telah merevolusikan cara kami mengurus dan mengautomasikan tugas rangkaian. Dalam artikel ini, saya akan berkongsi pengalaman saya dengan lima perpustakaan Python penting yang telah menjadi alat yang sangat diperlukan dalam kit alat automasi rangkaian saya.

Paramiko: Sambungan SSH Selamat

Paramiko ialah perpustakaan yang berkuasa untuk mewujudkan sambungan SSH yang selamat dan melaksanakan arahan jauh. Ia amat berguna untuk berinteraksi dengan peranti rangkaian yang menyokong SSH.

Berikut ialah contoh asas menggunakan Paramiko untuk menyambung ke peranti dan melaksanakan arahan:

import paramiko

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect('192.168.1.1', username='admin', password='password')

stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('show version')
print(stdout.read().decode())

ssh.close()
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Skrip ini bersambung ke peranti di IP 192.168.1.1, melaksanakan arahan 'show version' dan mencetak output. Ia merupakan cara yang mudah tetapi berkesan untuk mendapatkan maklumat daripada peranti rangkaian.

Saya dapati Paramiko amat berguna untuk tugasan yang memerlukan pelaksanaan berbilang arahan atau mengendalikan gesaan interaktif. Contohnya, apabila menaik taraf perisian tegar pada berbilang peranti, saya boleh menggunakan Paramiko untuk mengautomasikan proses, menjimatkan jam kerja manual.

Netmiko: Memudahkan Interaksi Peranti Rangkaian

Netmiko dibina berdasarkan Paramiko, menyediakan antara muka peringkat lebih tinggi untuk berinteraksi dengan peranti rangkaian daripada pelbagai vendor. Ia menghilangkan banyak kerumitan yang terlibat dalam menangani jenis peranti yang berbeza.

Berikut ialah contoh penggunaan Netmiko untuk mengkonfigurasi penghala Cisco:

from netmiko import ConnectHandler

cisco_device = {
    'device_type': 'cisco_ios',
    'ip': '192.168.1.1',
    'username': 'admin',
    'password': 'password'
}

with ConnectHandler(**cisco_device) as net_connect:
    output = net_connect.send_config_set([
        'interface GigabitEthernet0/1',
        'description WAN Interface',
        'ip address 203.0.113.1 255.255.255.0',
        'no shutdown'
    ])
    print(output)
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Skrip ini bersambung ke penghala Cisco dan mengkonfigurasi antara muka. Netmiko mengendalikan nuansa memasuki mod konfigurasi, melaksanakan arahan dan kembali ke mod istimewa.

Saya telah menggunakan Netmiko secara meluas untuk perubahan konfigurasi pukal merentas berbilang peranti. Ia amat berguna apabila anda perlu membuat perubahan yang sama pada beratus-ratus peranti. Daripada log masuk ke setiap peranti secara manual, anda boleh menulis skrip yang berulang melalui senarai peranti dan menggunakan perubahan.

NAPALM: Pengurusan Konfigurasi Berbilang vendor

NAPALM (Automasi Rangkaian dan Lapisan Abstraksi Kebolehprograman dengan sokongan Multivendor) ialah perpustakaan yang menyediakan API bersatu untuk berinteraksi dengan sistem pengendalian peranti rangkaian yang berbeza. Ia amat berguna untuk mendapatkan semula dan mengubah suai konfigurasi peranti dengan cara vendor-agnostik.

Berikut ialah contoh penggunaan NAPALM untuk mendapatkan semula konfigurasi peranti Juniper:

from napalm import get_network_driver

driver = get_network_driver('junos')
device = driver('192.168.1.1', 'admin', 'password')

device.open()
config = device.get_config()
print(config['running'])
device.close()
Salin selepas log masuk

Skrip ini bersambung ke peranti Juniper, mendapatkan semula konfigurasi yang sedang berjalan dan mencetaknya. NAPALM menghilangkan perbezaan antara vendor, membolehkan anda menulis kod yang berfungsi merentas jenis peranti yang berbeza.

Salah satu ciri NAPALM yang paling berkuasa ialah keupayaannya untuk melakukan perbezaan konfigurasi dan perubahan atom. Ini sangat berharga dalam kerja saya apabila melaksanakan proses pengurusan perubahan. Saya boleh menjana perbezaan perubahan yang dicadangkan, menyemaknya dan kemudian menggunakannya dalam satu urus niaga, dengan keupayaan untuk melancarkan semula jika berlaku kesilapan.

Scapy: Manipulasi Paket dan Pengimbasan Rangkaian

Scapy ialah perpustakaan yang berkuasa untuk manipulasi paket dan pengimbasan rangkaian. Ia membolehkan anda membuat, menghantar, menghidu, membedah dan memalsukan paket rangkaian. Ini menjadikannya alat yang sangat baik untuk analisis rangkaian, ujian penembusan dan membina alatan rangkaian tersuai.

Berikut ialah contoh mudah menggunakan Scapy untuk melakukan imbasan TCP SYN:

import paramiko

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect('192.168.1.1', username='admin', password='password')

stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('show version')
print(stdout.read().decode())

ssh.close()
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Skrip ini melakukan imbasan TCP SYN asas pada 1024 port pertama alamat IP yang ditentukan. Ia menghantar paket SYN ke setiap port dan menyemak respons SYN-ACK, yang menunjukkan port terbuka.

Saya dapati Scapy amat berguna untuk menyelesaikan masalah rangkaian. Sebagai contoh, apabila menangani masalah penghalaan yang kompleks, saya menggunakan Scapy untuk membuat paket tersuai dan mengesan laluannya melalui rangkaian. Tahap kawalan berbutir ke atas penciptaan dan analisis paket ini tidak ternilai dalam persekitaran rangkaian yang kompleks.

Nornir: Pelaksanaan Tugasan Selari

Nornir ialah rangka kerja automasi berkuasa yang membolehkan pelaksanaan tugasan selari merentas berbilang peranti. Ia amat berguna untuk tugas automasi rangkaian berskala besar di mana prestasi adalah penting.

Berikut ialah contoh menggunakan Nornir untuk mendapatkan semula masa hidup daripada berbilang peranti serentak:

from netmiko import ConnectHandler

cisco_device = {
    'device_type': 'cisco_ios',
    'ip': '192.168.1.1',
    'username': 'admin',
    'password': 'password'
}

with ConnectHandler(**cisco_device) as net_connect:
    output = net_connect.send_config_set([
        'interface GigabitEthernet0/1',
        'description WAN Interface',
        'ip address 203.0.113.1 255.255.255.0',
        'no shutdown'
    ])
    print(output)
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Skrip ini menggunakan Nornir untuk menyambung ke semua peranti yang dinyatakan dalam fail config.yaml dan laksanakan arahan "show version | include uptime" pada setiap peranti secara selari.

Kuasa Nornir terletak pada keupayaannya untuk melaksanakan tugas merentasi ratusan atau bahkan ribuan peranti secara serentak. Saya telah menggunakannya untuk melaksanakan audit seluruh rangkaian, menolak perubahan konfigurasi ke seluruh pusat data dalam beberapa minit dan bukannya beberapa jam.

Amalan Terbaik untuk Automasi Rangkaian

Semasa saya bekerja dengan perpustakaan ini, saya telah membangunkan beberapa amalan terbaik yang telah memberi manfaat kepada saya:

Pengendalian Ralat: Sentiasa laksanakan pengendalian ralat yang mantap dalam skrip anda. Persekitaran rangkaian tidak dapat diramalkan dan skrip anda harus mengendalikan situasi seperti ketiadaan peranti atau salah konfigurasi dengan anggun.

Pengelogan: Laksanakan pengelogan komprehensif dalam skrip anda. Ini penting untuk menyelesaikan masalah dan pengauditan, terutamanya apabila menjalankan skrip yang membuat perubahan pada rangkaian pengeluaran.

Keselamatan: Berhati-hati dengan keselamatan semasa mengautomasikan tugas rangkaian. Simpan bukti kelayakan dengan selamat, gunakan penyulitan apabila menghantar data sensitif dan laksanakan kawalan akses pada skrip automasi anda.

Pengujian: Sentiasa uji skrip anda dalam persekitaran bukan pengeluaran sebelum menjalankannya pada rangkaian langsung. Pertimbangkan untuk menggunakan alatan simulasi rangkaian untuk mengesahkan skrip anda.

Kawalan Versi: Gunakan sistem kawalan versi seperti Git untuk mengurus skrip automasi anda. Ini membolehkan anda menjejaki perubahan dari semasa ke semasa dan bekerjasama secara berkesan dengan ahli pasukan.

Reka Bentuk Modular: Reka bentuk skrip anda dalam fesyen modular. Ini menjadikannya lebih mudah untuk diselenggara dan membolehkan anda menggunakan semula kod merentas tugas automasi yang berbeza.

Dokumentasi: Dokumentasikan skrip anda dengan teliti. Sertakan ulasan dalam kod yang menerangkan logik kompleks dan kekalkan dokumentasi berasingan yang menerangkan tujuan dan penggunaan setiap skrip.

Perpustakaan ini telah mengubah cara saya mendekati pengurusan rangkaian. Tugasan yang pernah mengambil masa berjam-jam kerja manual berulang kini boleh diselesaikan dalam beberapa minit dengan skrip yang ditulis dengan baik. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk diingat bahawa dengan kuasa yang besar datang tanggungjawab yang besar. Sentiasa semak semula skrip anda dan fahami dengan tepat apa yang mereka lakukan sebelum menjalankannya pada rangkaian pengeluaran.

Automasi rangkaian bukan sahaja tentang menjimatkan masa; ia mengenai meningkatkan konsistensi, mengurangkan ralat manusia dan membebaskan jurutera rangkaian untuk memberi tumpuan kepada tugas yang lebih strategik. Apabila rangkaian terus berkembang dari segi saiz dan kerumitan, alat automasi ini akan menjadi semakin penting.

Saya menggalakkan semua jurutera rangkaian untuk meneroka perpustakaan ini dan mula memasukkannya ke dalam aliran kerja harian mereka. Keluk pembelajaran mungkin kelihatan curam pada mulanya, tetapi faedah jangka panjang dari segi kecekapan dan kebolehpercayaan amat berbaloi dengan usaha.

Ingat, matlamat automasi rangkaian bukan untuk menggantikan jurutera rangkaian, tetapi untuk menambah keupayaan mereka. Dengan menguasai alatan ini, anda boleh meningkatkan peranan anda daripada konfigurator peranti individu kepada arkitek rangkaian pintar mengurus diri.

Sambil kita melihat ke masa hadapan, penyepaduan perpustakaan Python ini dengan teknologi baru muncul seperti Software-Defined Networking (SDN) dan Intent-Based Networking (IBN) berjanji untuk membawa keupayaan yang lebih berkuasa kepada automasi rangkaian. Keupayaan untuk menerangkan niat rangkaian dalam kod Python peringkat tinggi dan menjadikannya secara automatik diterjemahkan ke dalam konfigurasi khusus peranti merentas rangkaian heterogen bukan lagi impian yang jauh, tetapi realiti yang semakin hampir.

Kesimpulannya, lima perpustakaan Python ini - Paramiko, Netmiko, NAPALM, Scapy dan Nornir - membentuk kit alat yang berkuasa untuk automasi rangkaian. Dengan memanfaatkan keupayaan mereka, jurutera rangkaian boleh membina rangkaian yang lebih dipercayai, cekap dan berskala. Semasa anda memulakan perjalanan automasi rangkaian anda, ingat bahawa alat yang paling berkuasa ialah pemahaman anda tentang prinsip rangkaian digabungkan dengan kemahiran pengaturcaraan. Perpustakaan ini bukan tongkat ajaib, tetapi ia sangat berkuasa apabila digunakan oleh jurutera rangkaian yang berpengetahuan.

Jadi, selami, uji, dan jangan takut untuk membuat kesilapan. Itulah cara kami belajar dan berkembang. Dan siapa tahu? Skrip yang anda tulis hari ini mungkin menjadi asas kepada inovasi besar seterusnya dalam pengurusan rangkaian. Selamat mengautomasikan!


Ciptaan Kami

Pastikan anda melihat ciptaan kami:

Pusat Pelabur | Pelabur Central Spanish | Pelabur Jerman Tengah | Hidup Pintar | Epos & Gema | Misteri Membingungkan | Hindutva | Pembangunan Elit | Sekolah JS


Kami berada di Medium

Tech Koala Insights | Dunia Epok & Gema | Medium Pusat Pelabur | Medium Misteri Membingungkan | Sains & Zaman Sederhana | Hindutva Moden

Atas ialah kandungan terperinci Perpustakaan Python yang penting untuk Automasi Rangkaian: Kit Alat Jurutera Rangkaian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1672
14
Tutorial PHP
1277
29
Tutorial C#
1257
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles